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非饱和区扩展的RNN算法优化  
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【英文篇名】 RNN algorithm optimization based on extended unsaturated region
【下载频次】 ★★★
【作者】 张尧; 沈海斌;
【英文作者】 ZHANG Yao; SHEN Hai-bin; Institute of VLSI Design; Zhejiang University;
【作者单位】 浙江大学超大规模集成电路设计研究所;
【文献出处】 传感器与微系统 , Transducer and Microsystem Technologies, 编辑部邮箱 2018年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 循环神经网络; 长短时记忆网络; 激活函数;
【英文关键词】 recurrent neural network; long short-term memory; activation function;
【摘要】 针对长短时记忆网络(LSTM)型循环神经网络(RNN)收敛速度慢,提出了扩展激活函数非饱和区的RNN算法优化。针对LSTM型RNN的训练过程收敛速度慢的原因以及激活函数的性质,提出了加快RNN训练过程收敛的解决方法。通过字符级语言模型对优化方法进行了验证,结果表明:非饱和区扩展的RNN算法优化有效地加快了RNN训练过程的收敛。
【英文摘要】 Recurrent neural network( RNN),and specifically a variant with long short-term memory( LSTM),is a very efficient model for processing sequence data. RNN algorithm optimization based on extended unsaturated region is proposed aiming at slow convergence of LSTM RNN. Solution to speed up the RNN training process is proposed based on the reason for slow training process and properties of activation function. Optimization method is verified based on character-level language models. The experimental results show ...
【基金】 国家“863”计划资助项目(2012AA041701)
【更新日期】 2018-03-23
【分类号】 TP183
【正文快照】 0引言循环神经网络(recurrent neural network,RNN)是目前最流行的人工神经网络之一,具有处理历史信息和建模历史记忆的功能特点,适用于处理时间、空间上有关联的信息,如语音识别、实时翻译以及计算机视觉等[1~3]。在标准的RNN结构中,随着序列数据的不断输入,覆盖之前的序列数?

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