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...@@ -242,7 +242,7 @@ embedding模型需要稍微改变提供数据的Python脚本,即 ``dataprovide ...@@ -242,7 +242,7 @@ embedding模型需要稍微改变提供数据的Python脚本,即 ``dataprovide
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时序模型,也称为RNN模型, 包括简单的RNN模型, GRU模型和LSTM模型等等。 时序模型,也称为RNN模型, 包括简单的 `RNN模型 <https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network>`_, `GRU模型 <https://en.wikipedia.org/wiki/Gated_recurrent_unit>`_ 和 `LSTM模型 <https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory>`_ 等等。
- GRU模型配置: - GRU模型配置:
...@@ -269,7 +269,7 @@ embedding模型需要稍微改变提供数据的Python脚本,即 ``dataprovide ...@@ -269,7 +269,7 @@ embedding模型需要稍微改变提供数据的Python脚本,即 ``dataprovide
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`优化算法 <http://www.paddlepaddle.org/doc/ui/api/trainer_config_helpers/optimizers_index.html>`_ 包括 `优化算法 <http://www.paddlepaddle.org/doc/ui/api/trainer_config_helpers/optimizers_index.html>`_ 包括
Momentum, RMSProp,AdaDelta,AdaGrad,ADAM,Adamax等,这里采用Adam优化方法,同时使用了L2正则和梯度截断 Momentum, RMSProp,AdaDelta,AdaGrad,ADAM,Adamax等,这里采用Adam优化方法,同时使用了L2正则(L2 Regularization)和梯度截断(Gradient Clipping)
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