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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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飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台,包括飞桨开源平台和飞桨企业版。飞桨开源平台包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件,持续开源核心能力,为产业、学术、科研创新提供基础底座。飞桨企业版基于飞桨开源平台,针对企业级需求增强了相应特性,包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业,提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台;BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。
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