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多伦多大学_variable_损失函数_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

多伦多大学_variable_损失函数_中国AI数据

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到任务的最佳权重。但是,使用梯度下降法已经可以得到很好的结果,如下一节所述。 在开始优化RNN之前,您可能会问,如果我们可以编写Python程序,那么为什么我们需要RNN?魏,可能权重矩阵的空间比可能的C程序的空间更容易获得自动化。 基本操作时间 既然我们已经了解了RNN是什么以及为什么它是一个很酷的体系结构,让我们看一下如何找到一个好的权重矩阵,或者如何优化权重。与forWard netWorks一样,最常用的优化方法是基于Gradient Descent。然而,反向传播该动态系统中的错误并不是直接的方法。 及时遍历循环网络 优化RNN的诀窍是,我们可以及时展开它们(也称为展开),以与优化Ward netWorks相同的方式对其进行优化。假设我们要对长度为10的序列进行运算。然后,我们可以将隐藏的神经元从一个副本复制到下一个副本,复制十次。通过这样做,我们摆脱了循环连接,而无需更改计算的语义。这样就产生了一个最新的网络,时间步长之间的相应权重被绑定到相同的优势上。及时展开RNN不会改变计算,这只是另一种观点。 现在,我们可以通过此展开的RNN应用标准反向传播,以计算相对于
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