SigmaPi is a simulator for recurrent neural networks of arbitrary topology. It uses the LSTM neuron model, and implements a training algorithm based on RTRL with some extensions taken from RProp.
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추진력 훈련 알고리즘 매개 변수는 최대 속도로 도입되고있다. 또한, 새로운 업데이트 옵션을 잠재적으로 유해한 업데이 트를 버리고이 도입되었습니다.
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Minor feature enhancements
A momentum parameter has been introduced to speed
up the training algorithm. Furthermore, a new
update option has been introduced to discard
potentially harmful updates.
이 버전의 신호를 하나 이상의 집합을 처리할 수있습니다. 신호의 모든 설정을 다른 패턴으로 처리됩니다. 모든 패턴은 어디에 적어도 하나의 표적 신호를 제공하는 훈련을하실 수있습니다. 게다가, 지금은 RTRL 정밀도 향상에 게시 - 그라디언트 recalculations 업데이 트를하실 수있습니다.
Tags:
Minor feature enhancements
This version is able to process more than one set
of signals. Every set of signals is treated as a
different pattern. All patterns where at least one
target signal is provided can be trained.
Furthermore, RTRL now allows post-update gradient
recalculations to improve precision.
