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coursera_刘毅_机器学习_生成学习算法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:3

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的衍生物尊重初始状态的变化,是零。这是逐渐消失的渐变。当我们回来传播通过我们将发现这个系统的动态你从哪里开始没有任何渐变,和粉红色的盆地一样吸引力。但是,如果我们开始非常接近两个吸引子之间的界限。然后,我们开始的地方差别很小,这是分水岭的另一面,对我们结束的地方产生巨大的影响那是爆炸梯度问题。所以每当你试图使用一个反复神经网络学习像这样的吸引者,你一定会得到消失或爆炸的渐变。事实证明,至少有四个学习反复神经的有效方法网络。第一种是称为long short的方法术语记忆,我会谈论更多在这个讲座中。我们的想法是实际改变了神经网络的体系结构它善于记住事物。第二种方法是使用更好可以处理非常小的优化器梯度。我将在下一讲中谈到这一点。优化中的真正问题 在这个视频中,我将描述一个训练复发神经系统的方法被称为长期短期的网络记忆。你可以考虑一个动态的状态神经网络是一个短期记忆。而这个想法是,你想做到这一点短期记忆持续很长时间。这是通过创建特殊模块来完成的旨在允许信息的被封闭,然后信息在需要时门控。而在中间阶段,门关闭,所以到达的东西中间期间不会干涉记住的状态。长期记忆力很长成功完成识别等任务手写,它赢得了许多比赛。1997年,Hochreiter&Schmidhuber发表了神经计算的论文这解决了获得一个问题重复出现的神经网络要记住事情很长一段时间。经常发生的网络可以记住事情数百个时间步骤。他们通
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