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- 1、简介：传统神经网络(DNN)无法对时间序列进行建模，只能接受特定的输入得到输出，前一个输入和后一个输入之间没有关系。针对某些需要序列时序信息的任务，即前一个输入和后一个输入之间是有关系的，则需要循环神经网络(RNN)来处理。RNN由神经元和一个或多个反馈循环组成，神经元的输出在下一时刻是可以传递给自身的，同时还输出一个隐藏层状态，在当前层处理下一个时刻的样本时进行使用，可以看做是带自循环... 1、简介：传统神经网络(DNN)无法对时间序列进行建模，只能接受特定的输入得到输出，前一个输入和后一个输入之间没有关系。针对某些需要序列时序信息的任务，即前一个输入和后一个输入之间是有关系的，则需要循环神经网络(RNN)来处理。RNN由神经元和一个或多个反馈循环组成，神经元的输出在下一时刻是可以传递给自身的，同时还输出一个隐藏层状态，在当前层处理下一个时刻的样本时进行使用，可以看做是带自循环...
- 1 简介：多任务学习包括深度网络的构建和优化策略的选择，本文主要讲解优化策略部分，介绍一种平衡多个任务的损失函数的方法：动态权重平均。 2 优化策略（task balancing）： 传统多任务目标函数构造的问题：多任务损失函数定义如下：相应的，随机梯度下降的权重更新公式如下：（注释：这里是共享层最后一层的权重，具体和多任务学习的网络构造有关，这里不做具体介绍。）当某一个... 1 简介：多任务学习包括深度网络的构建和优化策略的选择，本文主要讲解优化策略部分，介绍一种平衡多个任务的损失函数的方法：动态权重平均。 2 优化策略（task balancing）： 传统多任务目标函数构造的问题：多任务损失函数定义如下：相应的，随机梯度下降的权重更新公式如下：（注释：这里是共享层最后一层的权重，具体和多任务学习的网络构造有关，这里不做具体介绍。）当某一个...
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