RNN与自编码网络

最新推荐文章于 2022-10-25 18:00:00 发布
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本文探讨了合同自编码器在特征提取中的应用，引入了雅可比矩阵约束来实现不变性。同时介绍了RNN在句子生成中的作用，特别是word embeddings如何表示单词并用于比较相似性。在Theano环境中，详细阐述了softmax函数的维度处理以及在RNN教程中如何处理扫描后的矩阵形状。训练前，通过随机初始化并作为共享参数的embedding矩阵，随着训练进行更新，预测时则从训练后的embedding矩阵中获取输入单词的表示。

自编码网络的一个高级版本：

加入了雅可比矩阵限制，即在隐藏层输出上添加了隐层输出h对输入x的雅可比矩阵的二范约束。

论文：

Contractive Auto-Encoders: Explicit Invariance During Feature Extraction

论文地址：http://www.icml-2011.org/papers/455_icmlpaper.pdf

RNN在deeplearning.net/tutorial上的地址：http://deeplearning.net/tutorial/rnnslu.html#rnnslu

RNN用在句子生成上，其中一个主要的步骤是word embeddings，其表示将一个单词

映射为一个向量，这样在比较单词相似性时，只需比较对应的单词向量的欧氏距离即可。

——————————————————————————————————————————

Theano中定义一个矩阵A，再定义一个矩阵B，当B作为矩阵A的参数（索引值）时，

这里针对A的索引是指对B中的每个元素，以这个元素为行值，取A中对应的行中所有元素。

因此最终取得的元素个数为

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