【Recurrent Neural Network Regularization】读后感（未编辑完毕）

最新推荐文章于 2022-01-18 12:03:09 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ciyiquan5963/article/details/77938277
本文介绍了如何在RNN中应用正则化，特别是在LSTM模型中，通过在非递归连接上使用dropout来避免过度拟合。标准的dropout策略在递归连接上操作，影响了LSTM长期信息存储的能力。作者提出了一种改进的dropout方法，允许信息在多次timesteps中被扰动，但不影响长期记忆的保存。

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

简介

正则化（Regularization）使神经网络应用广泛。对前馈神经网络，dropout是最有效的正则化方法。但是dropout不适用于RNN，因为递归（recurrence）会放大噪音，持续影响网络学习。RNN通常使用small model，large RNN趋于overfit。

这篇文章主要贡献是使用dropout在non-recurrent connections。如下图所示。在虚线箭头处应用dropout，在实线箭头处不应用。

1、LSTM units 长短记忆单元

首先RNN可以用表示为：



LSTM具体可以看这篇文章【Graves.Generating sequences with recurrent neural networks(2013)】

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【论文笔记】Recurrent Neural Network Regularization
Issac's Blog
12-11 4438
本文模型：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/models/rnn/ptb 这篇文章引用量也是超高，总体来说因为他有一个大亮点，那就是Dropout on RNN!   Overfit一直是困扰RNN的大问题，曾经有过不少实验对RNN加以dropout，但是效果都不好，因为循环放大了输入的噪声
LSTM(循环神经网络RNN)dropout技术——Recurrent Neural Network regularization阅读笔记
Blssel的博客
07-20 1万+
Recurrent Neural Network regularization 简单回顾LSTM 照例先规定符号含义，我们此处默认指多层RNN网络。规定hlt∈Rnhtl∈Rnh^l_t\in{R^n}表示第lll层ttt时间步的因状态，维度为n,当l=0l=0l=0时，h0tht0h^0_t表示ttt时刻的外部输入；因为LSTM网络中使用全连接网络作为常规操作，全连接的数学表达为Wx+b...
RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION-笔记
jiayoudangdang的博客
02-27 1749
RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION 0 摘要 我们为带有长短期记忆（LSTM）unit的递归神经网络（RNN）提供了一种简单的正则化技术。 Dropout是用于规范化神经网络的最成功技术，不适用于RNN和LSTM。 在本文中，我们展示了如何正确地将缺失应用于LSTM，并表明它显着减少了在各种任务上的过度拟合。这些任务包括语言建模，语音识别，图像标题生成和机器翻译。 1 介绍 递归神经网络（RNN）是一种神经序列模型，可在重要任务上达到最先进的性能，这些任务
Recurrent Neural Networks regularization
Yingying
12-08 781
Zaremba W, Sutskever I, Vinyals O. Recurrent Neural Network Regularization[J]. Eprint Arxiv, 2014. 不破坏recurrent connections, 在不同层之间加入dropout。 在四种情景下进行实验：language modeling, speech recognition, ma
Recurrent Neural Network Regularization-ICLR 2015
weixin_43981621的博客
06-18 978
Recurrent Neural Network Regularization-ICLR 2015     本博文是对Recurrent Neural Network Regularization-ICLR 2015论文的学习总结。 目录Recurrent Neural Network Regularization-ICLR 20151.论文核心贡献1.1摘要1.2RNN相关知识2.Regularizing RNNs with LSTM cells2.1Long-short team memory unit
【论文阅读】Recurrent Neural Network Regularization
weixin_53563701的博客
01-18 9155
关于RNN及其变体中dropout的应用
2015 【RNN 如果使用dropout 进行正则化】recurrent neural network regularizat
08-03
论文《Recurrent Neural Network Regularization》由Wojciech Zaremba等人于2015年发表，他们提出了一个改进的Dropout策略，专门用于LSTM模型。他们指出，传统的Dropout在处理RNN时，会随机丢弃整个时间序列中的隐藏...
[论文笔记]（arxiv2017）Recurrent neural networks for semantic instance segmentation--RSIS
我的博客
06-23 1313
论文链接 目录摘要1. 引言2. 相关工作3. 方法3.1 编码3.2 解码3.3 训练4. 实验5. 总结 摘要 提出recurrent 模型进行实例分割。输入图片，输出目标的mask 序列和每一个目标对应的类别概率图，该模型是一个端对端的模型。与依赖于目标proposal的方法相比，本文模型不需要对输出进行任何后处理。在Pascal VOC 2012, CVPPP Plant Leaf Segmentation和Cityscapes数据库上进行实验。本文进一步分析了本文目标排序模式，发现该模式是一致的.
RNN(recurrent neural network regularization)
林小川的博客
10-10 7176
论文：https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf 摘要： 论文为RNN中的LSTM单元提出一个简单的调整技巧，dropout在调整神经网络中取得非常大的成功，但是在RNN（循环神经网络）和LSTM中表现不好。论文展示了如何正确的在LSTM中应用dropout，并且显示出该技巧能够显著减少过拟合现象。 介绍： 循环神经网络(RNN)是一个连续神经网络，用于解决语言...
论文简析之循环网络中的正则化(Recurrent Neural Network With Regularization)
Rongxuan的博客
08-01 1041
论文简析之循环网络中的正则化(Recurrent Neural Network With Regularization) 摘要 摘要中，作者肯定了 Dropout 方法在正则化大部分神经网络的有效性，但是目前应用在循环神经网络上效果并不好，所以作者本文的目标就是如何将 Dropout 方法正确地应用在循环神经网络上，使得在各种任务上(如语言模型、语音识别、机器翻译等)大大减小了过拟合的程度...
Paper Reading: Recurrent Neural Network Grammars
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01-22 631
前言 之前所接触的课题均为基于纯深度学习方法的文本理解、生成等工作。但深觉如果没有一些关于语言语法本身的先验知识作为帮助，我们（模型设计者）很难对自己设计的模型有深入的了解和掌握，从而进行有方向的改进。 对一个比较复杂的模型作出理论上可证明的改进、并经过实验来验证这个改进的有效性是一件非常有趣的事情。但可惜很多模型的作者也无法很好解释它为何outperform state-of-the-art。次...
论文笔记：Recurrent Neural Network Grammars
MirrorN的博客
01-06 1201
1.简介 “Recurrent Neural Network Grammars” 发表与NAACL 2016，这篇论文中提出了 RNNG 模型，在之后也有很多工作基于此，像URNNG（Unsupervised RNNG）和融合RNNG的NMT等。论文中首先介绍了RNNG的判别模型，然后进行了改动，定义了生成模型，然后又介绍了RNNG作为语言模型的效果。 2.定义基础 RNNG来源于统计自然语言处...
论文解读：《递归神经网络正则化》
ZGY9542的博客
04-19 2619
RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。神经网络包含输入层、隐层、输出层，通过激活函数控制输出，层与层之间通过权值连接。下图一个标准的RNN结构图，图中每个箭头代表做一次变换，也就是说箭头连接带有权值。左侧是折叠起来的样子，右侧是展开的样子，左侧中h旁边的箭头代表此结构中的“循环“体现在隐层。图中O代表输出，y代表样本给出的确定值，L代表损失函数。
深度学习(DL)-2.1 深度学习优化技巧——网络正则化、归一化、参数初始化 (Regularization、Normalization and Initialization)
Ogmx的博客
09-22 754
1.机器学习开发实践 1.1 需要考虑的问题 开发流程：  是一个迭代循环过程：提出想法->编写代码->进行实验验证->提出新想法->重写代码->再次实验验证->…   需要考虑的问题： 网络层数 神经元单元数 学习率 激活函数选择 … 1.2 数据集划分 1.2.1 三种数据集 训练集 (train set)：用来训练模型 验证集 (valid/dev set)：用于验证超参数选择，以此选出最好模型 (非必须) 测试集 (test set)：用于模拟真实情况，对模型
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05-23 1336
引子      &a
循环神经网络RNN论文解读
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qq_32172681的博客
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版权声明：本文为优快云博主「了不起的赵队」的原创文章，遵循CC 4.0 by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaojc1995/article/details/80572098 论文名称：RECURRENT NEURAL NETWORK REGULARIZATION 论文地址：https://arxiv.org/...
[NAACL16]RNN文法
算法码上来
09-03 410
原文链接： Recurrent Neural Network Grammars 论文地址：Recurrent Neural Network Grammars 代码地址： github 今天要介绍的这篇论文是来自NAACL16的Recurrent Neural Network Grammar...
【深度学习 理论】Recurrent Neural Network (RNN) - 2
一定要站在自己热爱的生活里闪闪发光
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给一个Training Sentences，RNN做出了如下分类。 我们把”arrive“丢到RNN中，它的y1的reference vector属于”other“ slot。这个reference vector的长度就是slot的个数（属于哪个slot，哪个维度就是1，其余0）。 RNN在Learning时如何定义loss function呢？ 以slot filling 为例，对每个输入, 其输出的与相应的reference vector计算cross entropy, cross entrop.
Recurrent Neural Network 学习之路
yangyangyang20092010的专栏
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