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叶小舟

作品数：1 被引量：8H指数：1
供职机构：河海大学计算机与信息学院更多>>
发文基金：水利部公益性行业科研专项国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇循环神经网络
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络结构
  • 1篇网络
  • 1篇网络结构
  • 1篇激活函数

机构

  • 1篇河海大学

作者

  • 1篇戚荣志
  • 1篇刘璇
  • 1篇张云飞
  • 1篇周思琪
  • 1篇叶小舟

传媒

  • 1篇计算机与现代...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
循环神经网络结构中激活函数的改进被引量：8
2016年
循环神经网络相比于其他深度学习网络,优势在于可以学习到长时依赖知识,但学习过程中的梯度消失和爆炸问题严重阻碍了知识的按序传播,导致长时依赖知识的学习结果出现偏差。为此,已有研究主要对经典循环神经网络的结构进行改进以解决此类问题。本文分析2种类型的激活函数对传统RNN和包含门机制RNN的影响,在传统RNN结构的基础上提出改进后的模型,同时对LSTM和GRU模型的门机制进行改进。以PTB经典文本数据集和LMRD情感分类数据集进行实验,结果表明改进后的模型优于传统模型,能够有效提升模型的学习能力。
叶小舟陶飞飞戚荣志张云飞周思琪刘璇
关键词：循环神经网络激活函数
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