聚类_许铁_台湾大学_tensorflow rnn lstm(regression 回归例子)_中国AI数据

2019-12-04

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息处理中起关键作用)整合到深度网络中,以构建更丰富,通用的表示形式。我们介绍了一种基于复数值神经元单位的神经网络公式,该公式不仅具有生物学意义,而且适用于各种深度学习框架。此处,单位归因于点火速率和相位,后者指示尖峰时间的特性。我们展示了此公式如何定性地捕获与神经元同步相关的几个方面,包括信息处理的门控和分布式对象表示的动态绑定。着重于后者,我们在几个简单的实验中证明了该方法的潜力。因此,神经元同步可能是一种在深层网络中履行多种功能角色的灵活机制。 通过可训练的最大模型,可以通过深度网络获得许多最新的结果,如果可以使用更多的计算能力,我们也许可以利用更大的数据集来提高泛化能力。而在诸如决策树之类的学习算法中,容量(例如参数数量)与计算的比率是非常有利的(参数要比计算多得多),而对于深度神经网络来说,比率基本上为1。已经提出有条件计算作为在每个示例的基础上通过激活一些参数和“按需”计算来增加深度神经网络容量而不增加所需计算量的方法。在本说明中,我们提出了一种新的神经网络中权矩阵的参数化方法,它有可能将参数数量与计算的比率成指数增长。所提出的方法基于当获得隐藏单元激活的特定位模式时打开一

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