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優化循環神經網絡長期依賴問題 LSTM GRU 截斷梯度 滲透單元
時間 2021-01-13
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長期依賴問題 長期依賴問題在於經過許多階段梯度傳播後,梯度傾向於消失(多數)或者爆炸(少數)。循環神經網絡涉及到多次相同函數的組合,這些組合導致極短的非線性。 ESN回聲狀態網絡: 。。。 跳躍連接: 從過去某個層輸出,直接鏈接到未來層。引入d延時循環鏈接保證單元能夠被前d個單元影響,減輕梯度爆炸和消失問題。導數的指數減小速度與T/d有關而不是T有關。如ResNet: 滲透單元: 設置自連接單元從
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