A Simple Deep and Effective Neural Network for Semantic Role Labelling 论文阅读

最新推荐文章于 2022-05-13 11:05:00 发布
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本文探讨了传统循环神经网络（RNN）面临的两大挑战：长距离依赖及梯度爆炸问题，并深入介绍了Softmax函数的工作原理及其在多分类任务中的应用。此外，还对比了Softmax与Sigmoid函数的区别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

整体架构图：





Traditional RNNs suffer from two difficluties: 

1. 长距离依赖  2. 梯度爆炸



ps:   解释softmax函数， 以下部分均搬自知乎（https://www.zhihu.com/question/23765351）

*（一）看名字就知道了，就是如果某一个zj大过其他z,那这个映射的分量就逼近于1,其他就逼近于0，主要应用就是多分类，sigmoid函数只能分两类，而softmax能分多类，softmax是sigmoid的扩展。

* （二）




ps2：    Sigmoid  函数 将值映射到0-1之间




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