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pytensor
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1ea15208
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1ea15208
authored
1月 14, 2015
作者:
Arnaud Bergeron
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Fix typos.
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596fd95a
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+2
-2
presentation.tex
doc/nextml2015/presentation.tex
+2
-2
没有找到文件。
doc/nextml2015/presentation.tex
浏览文件 @
1ea15208
...
@@ -1128,10 +1128,10 @@ The result is then sliced to obtain the pre-nonlinearity activations for i, f, $
...
@@ -1128,10 +1128,10 @@ The result is then sliced to obtain the pre-nonlinearity activations for i, f, $
\begin{frame}
{
LSTM Tips For Training
}
\begin{frame}
{
LSTM Tips For Training
}
\begin{itemize}
\begin{itemize}
\item
Do
use
use SGD, but use something like adagrad or rmsprop.
\item
Do
not
use SGD, but use something like adagrad or rmsprop.
\item
Initialize any recurrent weights as orthogonal matrices (orth
\_
weights). This helps optimization.
\item
Initialize any recurrent weights as orthogonal matrices (orth
\_
weights). This helps optimization.
\item
Take out any operation that does not have to be inside "scan".
\item
Take out any operation that does not have to be inside "scan".
Theano do many cases, but not all.
Theano do
es
many cases, but not all.
\item
Rescale (clip) the L2 norm of the gradient, if necessary.
\item
Rescale (clip) the L2 norm of the gradient, if necessary.
\item
You can use weight noise or dropout at the output of the recurrent layer for regularization.
\item
You can use weight noise or dropout at the output of the recurrent layer for regularization.
\end{itemize}
\end{itemize}
...
...
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