专栏首页大龄程序员的人工智能之路[序列模型] Recurrent Neural Networks习题解析

[序列模型] Recurrent Neural Networks习题解析

又到了要命的世界杯期间,作为一名伪球迷,虽然不会熬夜看球,但对于正常时间场次的球赛还是会观看。开赛以来,每天都观看晚八点场,结果原计划的学习任务就悲剧了。望着即将到期的coursera帐号(coursera按月订阅),为了避免经济上的损失,不得不挣扎着继续学习了一周的课程。偏偏这周的循环神经网络又是如此难以理解,这次测试提交了好几次才得以通过。

这是课程[序列模型]第一周的练习题,一共10道。

解答:

圆括号(i)代表第i个样本,尖括号<j>代表第j个词,考虑到主次,第(i)个样本是主,第<j>个词是次,所以答案是选项1。

解答:

这是一种输入数量等于输出数量的多对多RNN结构,答案是选项1。

解答:

选项1中语音识别是多对多的RNN,选项3是图像处理,应采用卷积神经网络。

答案是选项2、4。

解答:

这个似乎不用解释,答案为选项3。

解答:

这个题目一开始选择错误,理解中应该选择概率最大的那个词,结果重新看了视频,应该是随机选择,课程中还提到了使用np.random.choice来实现。

答案是选择4。

解答:

这个是梯度爆炸问题,所以答案是选项2。

解答:

这个题目也是一开始就做错了,课程中并没有提及其维度。不过从LSTM的公式中可以看出,Tu和C<t-1>是做的内积运算,其维度应该相同,所以答案是选项2。

解答:

当c<t>高度依赖c<t-1>时,不会有梯度消失的问题。所以答案是选项3。

解答:

对照两者的公式,可以明显看出Tf相当于1-Tu,所以答案是选项1。

解答:

因为狗的情绪只依赖于之前的天气,所以无需采用双向RNN,而且题目很明确说依赖当天及过去几天的天气,所以答案是选项3。

本文分享自微信公众号 - 云水木石(ourpoeticlife),作者:云水木石

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原始发表时间:2018-06-21

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