リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、勾配消失と爆発の問題のためにトレーニングが困難であることが知られており、したがって、長期的なパターンを学習して深いネットワークを構築することは困難です。こ

arxiv_reader のブックマーク 2020/12/10 12:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4695419037168434178/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1910.06251v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1910.06251v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F1910.06251v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">深層独立型リカレントニューラルネットワーク (IndRNN)</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/gradient">gradient</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/LSTM">LSTM</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/RNN">RNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、勾配消失と爆発の問題のためにトレーニングが困難であることが知られており、したがって、長期的なパターンを学習して深いネットワークを構築することは困難です。こ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20201210#bookmark-4695419037168434178"><span class="datetime-body">2020/12/10 12:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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