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学习提醒|如何训练RNN?解决梯度消失与梯度爆炸问题!

点击左上方蓝字关注我们今天就要进入RNN的终章,每日一问:它们如何运行?应用在哪里?你学完了吗?????顾名思

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今天就要进入RNN的终章,每日一问:它们如何运行?应用在哪里?你学完了吗?????

顾名思义,循环即经常或重复出现,RNN就是对一组序列输入重复进行同样的操作。它可以应用在语言建模和文本生成、机器翻译、语音识别、生成图像描述、视频标记等领域,是最常用的神经网络之一。

那么,如何训练RNN呢?这节课上,李宏毅老师就会带你上手,了解反向传播、梯度消失与梯度爆炸。

通过学习,你将学会用clipping可以缓解梯度消失与梯度爆炸;LSTM可以用来解决梯度消失问题

温馨提示:在简单RNN中随机初始化参数时使用sigmoid激活函数会比使用ReLU效果更好一些,但是使用单位矩阵初始化参数时ReLU激活函数会比sigmoid激活函数效果要好。

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第12课-循环神经网络(三)

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chennaiqin854
这个家伙很懒,什么也没留下!
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