训练同样使用BP误差反向传播算法,不过和传统的神经网络有所区别,在RNNs中,将其网络展开,参数U,V,W是共享的,并且每一步的输出不仅依赖于当前步的网络,还依赖前面的若干步的的状态有关。比如,在t=4时,我们还需要向后传递三步,已经后面的三步都需要加上各种的梯度。该学习算法称为Backpropagation Through Time (BPTT)。需要意识到的是,在vanilla RNNs训练中,BPTT无法解决长时依赖问题(即当前的输出与前面很长的一段序列有关,一般超过十步就无能为力了),因为BPTT会带来所谓的梯度消失或梯度爆炸问题(the vanishing/exploding gradient problem)。当然,有很多方法去解决这个问题,如LSTMs便是专门应对这种问题的。
官方文档上表示logs内存的内容为 on_epoch_end: logs include `acc` and `loss`, and optionally include `val_loss` (if validation is enabled in `fit`), and `val_acc` (if validation and accuracy moni…
1. Fun with TensorBoard In TensorFlow, you collectively call constants, variables, operators as ops. TensorFlow is not just a software library, but a suite of softwares that includ…