二次RNN
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/11/16 07:46 UTC 版)
「回帰型ニューラルネットワーク」の記事における「二次RNN」の解説
二次(second order)RNNは、標準的な重み w i j {\displaystyle w{}_{ij}} の代わりにより高次の重み w i j k {\displaystyle w{}_{ijk}} を用い、状態は積となる。これによって、訓練、安定性、表現において有限状態機械への直接的マッピングが可能となる。長・短期記憶(LSTM)はこの一例であるが、こういった形式的マッピングまたは安定性の証明は持たない。
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