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美河在线_anaconda_从dnn到cnn_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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我们可以选择方差v= v*。如Sussillo(2014)所述,精心选择scaiing的极深前馈网络可以避免消失和爆炸梯度问题。 RNN的消失和爆炸梯度问题是由单独的研究人员独立发现的(Hochreiter,1991;Bengio等人,1993,1994)。人们可能希望,通过停留在参数空间中梯度不消失或不爆炸的区域,可以简单地避免这个问题。不幸的是,为了以对小扰动鲁棒的方式存储存储器,rnn必须进入梯度消失的参数空间区域(bengio等人,1993, 1994)。具体地说,只要模型能够表示长期相关性,长期交互作用的梯度就比短期交互作用的梯度小得多。这并不意味着无法学习,但学习长期依赖可能需要很长时间,因为这些依赖的信号往往会被短期依赖产生的最小波动所隐藏。在实践中,在bengio等人的实验。(1994)表明,随着需要捕获的依赖项的广度增加,基于梯度的优化变得越来越困难,对于长度为10或20的序列,通过sgd成功训练传统rnn的概率迅速达到0。 关于作为动力系统的递归网络的更深入的研究,见Doya(1993),Bengio等人。(1994)和Siegeimann和Sontag(19
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