文件名称:
【论文笔记】A Theoretically Grounded Application of Dropout in Recurrent Neural Networks（2016）
开发工具:
文件大小: 89kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：这篇论文从贝叶斯论的角度分析了RNN网络的优化过程，并以此为基础提出了一种对RNN有效的dropout方法。它用到了近似变分推断的数学方法，这个我啃了好久还是苦于数学能力看得云里雾里。但还是先把笔记记下来吧。
1.介绍与现状
作者提出，RNN因为缺少正则化，很容易陷入过拟合。现在也有许多这方面的努力，特别是之前还有人基于实验结果提出在RNN上运用dropout效果反而会变差这种结论。作者反驳说这些结论都是基于实验得出，而他从数学角度分析，得出了一种变分dropout方法，可以应用到RNN中，并取得了SOTA效果。
现阶段（指16年），人们做出的努力包括：
只为解码阶段的模型添加噪音
使用传统方
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
