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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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