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牛客网_知识图谱_深度学习图像理解技术:模型加速与优化_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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您记住许多时间步长上的错误。 LSTM的诀窍是,这种内部状态具有自连接,具有固定的权重1和线性激活函数,因此其局部导数始终为1。在反向传播期间,这种所谓的恒定误差CaroUsel可以在许多时间步长上携带误差,而不会消失或爆炸。 S = ∕(M)* w * ^ +ι= 1.0 内部状态的目的是在许多时间步长上传递错误,而LSTM架构则使学习的方向是具有非线性(通常为S型)激活函数的源门。在原始的LSTM单元中,有两个门:一个学习缩放传入的激活,另一个学习缩放传出的激活。因此,该单元可以了解何时合并或忽略新输入以及何时将其表示的功能释放给其他单元。单元的输入使用单独的权重输入所有门。 我们还将循环NetWorks称为层,因为我们可以将它们用作较大体系结构的一部分。例如,我们可以先通过多个卷积和池化层输入时间步,然后使用LSTM层处理这些输出,并在最后一个时间步在LSTM激活之上添加softmax层。 TensorFloW通过LSTMCell类提供了这样的LSTM网络,可以用作BasicRNNCell的直接替代,但还提供了一些其他开关。尽管有名称,该类仍代表整个LSTM层。在后面的
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