深入探究递归神经网络:大牛级的训练和优化如何修成?

不同于传统FNN,RNN无需在层面之间构建,同时引入定向循环,能够更好地处理高维度信息的整体逻辑顺序。本文中,MIT的NikhilBuduma将带您深入探析RNN的原理、训练和优化等各方面的内容,以及RNN已经获取的一些成就。在深度学习领域,传统的前馈神经网络(feed-forwardneuralnet,简称FNN)具有出色的表现,取得了许多成功,它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天,FNN在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。尽管如此,大多数专家还是会达成共识:FNN可以实现的功能仍然相当有限。究其原因