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Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling读后感

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此文仅仅记录一下自己的学习过程

循环神经网络历史背景

循环神经网络是一个序列模型，它与传统CNN最大的不同在于它具有记忆性，它可以记录以前的状态，根据以前的状态和当下的输入生成一个新的状态。它同时也是一个概率生成模型，印象中我感觉它跟HMM有很多相同点，不过HMM能训练的参数比较少，这也许就是HMM比较弱的原因。继续回到循环神经网络，它在训练的时候有一个很大的问题，就是梯度消失和梯度爆炸，人们争对梯度消失有两种解决办法，一个是改进梯度学习算法，有一个叫clipped gradient的东西，这个我还没有了解。另一个办法就是，设计一个新的激活函数来取代传统的激活函数，根据这个就有了两个很经典的模型LSTM和GRU。今天就学到这里，明天继续。。。

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