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麻省理工学院_卷积自编码器_ubuntu平台实录-pycharm安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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间步长,我们通过设置输入神经元来向网络显示输入序列的下一帧。与forWard netWorks相比,我们不能放弃隐藏的激活,因为它们在下一个步骤将作为附加输入。RNN当前隐藏的激活称为状态。在每个序列的开始,我们通常以一个空状态开始,初始化为零。 RNN的状态取决于当前输入和先前状态,而后者又取决于之前的输入和状态。因此,状态可以间接访问序列的所有先前输入,并且可以解释为工作存储器。 让我们比喻计算机程序。说我们要从手写文字的图像中识别字母。我们将尝试使用Python中的计算机程序使用变量,循环和条件语句来解决此问题。可以随意尝试,但我认为要使其健壮地工作将非常困难。 好消息是,我们可以代替示例数据来训练RNN。由于我们将中间信息存储在变量中,因此RNN学会了以其状态存储中间信息。类似地,RNN的权重矩阵定义了它执行的程序,确定哪些输入要存储在隐藏的激活中以及如何将激活组合为新的激活和输出。 实际上,2006年,Schafer和Zimmermann将带有SigmOid激活的RNNS进行了图灵完善。只要权重合适,RNN便可以计算任何可计算程序。这是理论上的特性,因为没有方法可以找
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