2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P26RNN-2
一、RNN网络结构

与时间有关的反向传播(每次不同)

损失函数
实验其实不容易跑,因为他的损失函数曲线幅度很大

画出来差不多是这个样子。突然一下升高是因为从右到左碰到陡峭的地方梯度一下变大了,所以弹回去了。
原作者在训练时加上了小技巧——clipping:设置一个峰值,若超过则等于该峰值。

梯度大的原因:
- 当W>1时,微小的变化会引起很大的变化;
- 当w<1时,较大的变化带来的变化也很小。

RNN一些有用的变形
LSTM以及简化为双门的GRU

Clockwise RNN && SCRN


多对一


多长对多短
这里是最后删去重复的字符

改加上null符号后,可以实现一些叠词

CTC方法


多对多(无限制)


加上一个断的符号,可以及时终止

可以用在机器学习上

语法分析

自动编码器
可以提高传输效率和节约成本


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