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多元线性回归应用_林轩田_attention机制_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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的嘈杂梯度使 得SGD通常能让训练跳出局部最优。其他学习算法如HeSSian free[195,238]或Kry- iov SUbSPaCe[378]方法都表现出了类似的能力。 对于 DNN 学习的高度非凸优化问题, 由于优化是从初始模型开始的, 所 以很明显, 更好的参数初始化技术将会打造出更好的模型。 然而, 不明显的 是: 如何有效和高效地初始化 DNN 参数以及如何使用大量的训练数据来缓解 学习中 的 问 题。 对 于 这 些 问 题, 直 到 最 近, 文 献 [ 28, 20, 100, 64, 68, 163, 164, 161, 323, 376, 414] 对其进行了探索和分析。 此外, 之前讨论中 提出的无监督的预训练方法是最引人注目的 DNN 参数初始化技术。 DBN 预训练并不是唯一可以使 DNN 有效初始化的过程, 另一种性能相当 的无监督的方法是: 对 DNN 进行逐层地预训练, 通过将每两层视为一个除噪 自编码器, 该除噪自编码器通过将输入节点的随机子集设置为零而进行正则 化[20,376] 。 另一种方法则是使用压缩自编码器, 它通过使输入变量具有更
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