リカレントニューラルネットワーク層

要約

感情分析

提案

• 長文
  • 100の+言葉
  • あまりにも多くのパラメータ[ \（W_N、B_N \） ]
• いいえ、コンテキスト情報なし
  • 一貫性のテンソル

S1.Weight共有

• コンボリューションカーネルのコンボリューションと同様に、畳み込みビジョン、重量の共有

ナイーブバージョン

重シェア

• 共有重み

S2.Consistentメモリ

• あなたは、つまり、情報の各単語のコンテキストをコンテキストを保存するために何かを必要とします

• 連続直接基準として使用H5、H5を得たコンテキスト情報のスタッキング

展開されたモデル

• 時間軸上に折り畳まれ、常に更新時間

製剤

• 関数TANHを活性化することにより、タイムスタンプの情報をオーバーレイし続けます

全体図

• 分解図全体を表示します

もう一つ

どのように訓練しますか？