循环神经网络层

目录

  • Recap
  • Sentiment Analysis
    • Proposal
  • S1.Weight sharing
    • Naive version
    • Weight share
  • S2.Consistent memory
  • Unfolded model
  • Formulation
  • Overall Diagram
  • One more thing
  • How to Train?


Recap

循环神经网络层

Sentiment Analysis

循环神经网络层

Proposal

循环神经网络层

  • Long sentence

    • 100 + words
    • too much parameters[\(w_N,b_N\)]
  • No context information

    • consistent tensor

S1.Weight sharing

  • 类似于卷积的卷积核,卷积视野,权重分享

循环神经网络层

Naive version

循环神经网络层

Weight share

  • 权重分享

循环神经网络层

S2.Consistent memory

  • 需要一个东西存储语境,也就是每个单词的语境信息

循环神经网络层

  • 不断地对语境信息进行堆叠得到h5,直接使用h5作为判断标准

循环神经网络层

Unfolded model

循环神经网络层

  • 在时间轴上折叠,不断地更新h

循环神经网络层

Formulation

  • 通过激活函数tanh不断地叠加上个时间戳的信息

循环神经网络层

Overall Diagram

  • 全览分解图

循环神经网络层

One more thing

循环神经网络层

How to Train?

循环神经网络层

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