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2016 · ICLR · IMPROVING PERFORMA

2016 · ICLR · IMPROVING PERFORMA

作者: HelloShane | 来源:发表于2018-09-24 11:56 被阅读0次

2016 · ICLR · IMPROVING PERFORMANCE OF RECURRENT NEURAL NETWORK WITH RELU NONLINEARITY

想法来源：在此之前提升RNN表现的三个方法：1. 复杂结构。2.复杂优化。3.权重初始化。本文只改变了激活函数

价值：提出了Relu可以提升RNN表现。分析了梯度爆炸消失原因，并提出来初始化的新方法保证W_hh特征值最大为1.

方法：

缺点：并不能完全解决梯度爆炸消失问题。

详细方案：

image
把f(·)使用relu。
然后初始化为：
-c400
image
用图说明消失和爆炸。
-c500

数据集：

  1. The Addition problem
  2. The multiplication problem
  3. MNIST
  4. Action recognition benchmark

实验：

模型的简称


image

  • Addition problem


    image

  • mul problem

  • image

  • MNIST

  • image
    -c400

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