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2019-11-25

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类模型非常相似。这是有意为之的,因此您可以看到需要应用差异以使现有模型适应新任务。与您大胆猜测相比,在另一个问题上有效的方法更有可能在新问题上有效。但是,我们可以做得更好!在下一节中,我们将尝试使用更高级的循环体系结构来改进结果。 双向RNN 我们如何改善使用RNN和Softmax架构获得的OCR数据集的结果?好吧,让我们看一下使用RNN的动机。我们为OCR数据集选择它们的原因是,一个单词中的字母之间存在依赖性或相互信息。RNN在隐藏激活中存储有关同一单词的所有先前输入的信息。 如果您考虑一下,我们的模型中的重复性对于分类前几个字母没有多大帮助,因为网络还没有很多输入可以推断出其他信息。在序列分类中,这不是问题,因为网络可以在决定之前先查看所有帧。在序列标记中,我们可以使用双向RNN来解决此缺点,该技术在某些分类问题中具有先进的技术或先进水平。 双向RNN的想法很简单。有两个RNN会查看输入序列,一个从左开始按正常顺序读取单词,一个从右开始以相反顺序读取字母。现在,在每个时间步上,我们将两个输出激活连接在一起,然后将它们向上传递到共享的softmax层。使用这种架构,分类器可以

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