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过拟合( overfitting)

卷积神经网络

卷积神经网络最初是用来处理多维数组数据,比如,一张由三个2D数组组成、包含三个彩色通道像素强度的彩色图像。大量的数据模式都是多个数组形式:1D用来表示信号和序列信号包括人类语言;2D用来表示图片或声音;3D代表视频或有声音的图像。卷积神经网络利用自然信号特征的核心理念是:局部连接(local connections),权重共享,池化(pooling)和多网络层的使用。

LSTM网络最终被证明比传统的递归神经网络(RNNs)更为有效,尤其是,每一个时间步长内有若干层时,整个语音识别系统能够完全一致地将声学转录为字符序列。目前,LSTM网络及其相关形式的门控单元同样也用于编码与解码网络,并在机器翻译中表现良好。

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