Recurrent Neural Network[Quasi RNN]
0.背景 RNN模型，特別是包含着門控制的如LSTM等模型，近年來成了深度學習解決序列任務的標准結構。RNN層不但可以解決變長輸入的問題，還能通過多層堆疊來增加網絡的深度，提升表征能力和提升准確度。然而，標准的RNN（包括LSTM）受限於無法處理那些具有非常長的序列問題，例如文檔分類或者字符 ...
原文：Recurrent Neural Network 學習筆記【二】RNN-LSTM
理論上講，只要足夠大的RNN結構就能去生成任意復雜的序列結構。 但是在實際上，標准的RNN並不能有效的長期保存信息 這是由於類似HMM的結構，每次每個節點的信息如果始終經過同樣的變換，那么會要么指數爆炸要么指數衰減，很快信息就會丟失 。也是由於它這個 健忘 的特點，這種RNN生成的序列很容易缺乏穩定性。這樣的話，如果只能依賴上幾步的結果去預測下一步，而又使用預測的新結果去預測再下一步，那么一旦出現 ...
2015-09-06 23:36 0 1936 推薦指數：
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