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日本社会心ç†å¦ä¼šç¬¬6回春ã®æ–¹æ³•è«–セミナー�「社会心ç†å¦è€…ã®ãŸã‚ã®æ™‚系列分æžå…¥é–€ã€å°æ£®æ‹…当分．下記リンク「時系列地ç„ã‚ã゙りMAP.pdfã€ã¨ä¸€ç·’ã«ã”覧ãã ã•ã„　https://drive.google.com/file/d/1mr73_49oTWHp7yiGrqUITOWQMTgaqmFi/view?usp=sharingRead less
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時系列分æžã®ãŸã‚ã®ãƒ–ックガイド | Logics of Blue
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Path-Normalized Optimization of Recurrent Neural Networks with ReLU Activations
We investigate the parameter-space geometry of recurrent neural networks (RNNs), and develop an adaptation of path-SGD optimization method, attuned to this geometry, that can learn plain RNNs with ReLU activations. On several datasets that require capturing long-term dependency structure, we show that path-SGD can significantly improve trainability of ReLU RNNs compared to RNNs trained with SGD, e
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