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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

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与时间有关的反向传播（每次不同） 

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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

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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。

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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。

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RNN一些有用的变形

LSTM以及简化为双门的GRU

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Clockwise RNN && SCRN

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多对一

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多长对多短

这里是最后删去重复的字符

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改加上null符号后，可以实现一些叠词

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CTC方法

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多对多（无限制）

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加上一个断的符号，可以及时终止

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可以用在机器学习上

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语法分析

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自动编码器

可以提高传输效率和节约成本

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