2019年07月7日的内容

GRU原理白话解析

接上一篇描述 RNN 网络说道 gradient vanish 的问题，要解决这个问题，那么 gru/lstm 是解决其问题的，说的抽象一点是解决这个问题，实在一点就是要解决记忆问题。基本原理假设给你一个很长很长的文章，一开始你读了很多行还记得前面写了啥，大概描述内容都记得，但是越往后面渐渐的你发现之前的内容是啥记得不太清了，gru 就可以帮助你一直记住……

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Alg

MTL有效性

我们假设我们有两个相关的任务 A 和 B，依赖一个共享的隐藏层表示 F。1、Implicit data augmentationMTL 可以有效增加用于模型训练的样本量。由于所有任务难免会有一些噪声，当我们在任务 A 上训练模型，我们的目标是学习针对任务 A 的一个好的表示，可以完全避免依赖数据的噪音，而且泛化效果好。由于不同的任务有不同的噪声模式，一……

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