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2年10月21天
LSTM如何解决梯度消失

LSTM如何解决梯度消失

哪些问题？梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新，也就停止了学习。梯度爆炸会使得学习不稳定， 参数变化太大导致无法获取最优参数。在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，最坏的结果是由于权重值为NaN而无法更新权重。在循环神经网络（RNN）中，梯度爆炸会导致网络不稳定，使得网络无法从训练数据中得到很好的学习，最好的结果是网络不能在长输入数据序列上学习。原因何在？举个例子如上图，是一个每层只有一个神经元的神经网络，且每一层的激活函数
pytorch 2023-09-10
移远百科 | LTE-A关键技术分析

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LTE-A是LTE-Advanced的简写，也就是LTE增强版，是LTE网络的演进并向后兼容的技术，同时完全兼容LTE网络。其目的是为了满足高速场景的应用需求，同时保持对LTE网络良好的兼容性。有什么用处呢？简单说就是提升速率，普通LTE网络提供的速率最大在150Mbps，但使用LTE-A技术目前最高可达2Gbps。举个例子，手机缓存一部2G的电影，LTE网络需要20分钟，LTE-A可能只要几分钟。LTE-A到底先进在哪？五大关键技术：载波聚合、上下行多天线增强、多点协作...
lte 2023-07-12

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