RNN学习（一） 神经网络概述
来源：互联网 发布：ps软件百度云 编辑：程序博客网 时间：2024/06/06 09:01
- 参考LectureNotes3
- 神经网络可用于非线性分类
- 如图
- 神经元接受n个输入，产生一个输出
- 神经元输出函数可以有
- sigmoid
也可以表示称 - binary logistic regression
- softmax 等等
- sigmoid
- 例如想知道”Museums in Paris are amazing”中Paris是否是一个命名实体。可以使用如下网络建立一个分类器。
- 假设我们用一个4维词向量表示一个词，使用5个词的窗口作为输入，则输入x是一个20维向量，使用8个sigmoid函数作为隐层，产生一个输出数据，则
- 最优化措施：maximum margin objective，确保计算出正确标签的分数比计算出错误标签的分数高。令
s 表示计算出正确标签的窗口”Museums in Paris are amazing”，sc 表示计算出错误标签的窗口”Not all museums in Paris”，则目标函数是最大化(s−sc) 或最小化(sc−s) 。 但由于我们只关心正确的分数比错误的分数高，因此若sc>s 则error=(sc−s) ，否则为0，即或者更加精确
- 梯度下降算法
- 假设我们用一个4维词向量表示一个词，使用5个词的窗口作为输入，则输入x是一个20维向量，使用8个sigmoid函数作为隐层，产生一个输出数据，则
- 如图
- 梯度检查
- 正则化
- 一些常见的神经元函数：sigmoid, tanh, soft sign, relu
- 初始化：
- 学习速率：Adagrad
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