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Wiener-Hammerstein benchmark

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  1. TOOL · CL_349632 ·

    新方法降低了训练循环神经网络的计算成本

    研究人员开发了一种称为截断反向传播随时间推移的方法,以降低训练循环神经网络的计算成本。该技术涉及将梯度计算限制在较短的时间范围内,从而产生两种边界效应:缺失的过去信息会影响前向状态,而截断的反向递归会省略未来信息。该研究提出将参数更新的梯度平均与计算上下文分离,从而产生一种双向梯度高速公路性质,其中误差随与上下文边界的距离呈指数衰减。这项工作为梯度对齐和最优性差距提供了理论保证,并在 Wiener-Hammerstein 基准测试上的…