笔记——论文阅读《highway Network》

最新推荐文章于 2022-08-26 20:15:08 发布
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分类专栏： 机器学习算法 斯坦福机器学习
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Highway Network是为解决深度神经网络训练问题而提出的结构，受LSTM启发，包含Transform Gate和Carry Gate。实验表明，网络层数增加时，Highway Network的收敛速度和准确率更优，其在深层网络中倾向于直接传递输入，可能有助于缓解梯度消失或爆炸问题。

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

这篇论文里的吐槽点在于，连个图都没有？

highway Network 解决的是深度神经网络的训练问题。

文章的核心如下

普通的前馈神经网络中对输入 x 进行非线性变化后为 y：

本文收 LSTM 长短期记忆的启发，提出如下结构，也是本文 highway Network 的结构：

           

其中，

T 表示 transform gate，C 表示 carry gate，C和T的激活函数都是sigmoid函数。简单的；令 C = 1 - T，转换公式（2）后如下

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