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上传时间: 2021-01-20
详细说明：循环神经网络
本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。
•裁剪梯度
循环神经网络中较容易出现梯度衰减或梯度爆炸，这会导致网络几乎无法训练。裁剪梯度（clip gradient）是一种应对梯度爆炸的方法。假设我们把所有模型参数的梯度拼接成一个向量 g ，并设裁剪的阈值是 θ 。裁剪后的梯度
的 L2 范数不超过 θ 。
•困惑度
我们通常使用困惑度（perplexity）来评价语言模型的好坏。回忆一下“softmax回归”一节中交叉熵损失函数的定义。困惑度是对交叉熵损失函数做指数运算后得到的值。特别地，
:black_small_square:最佳情况下，模型总是
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