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关于循环神经网络语言模型的表示能力
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种解决标准RNN训练中梯度消失和梯度爆炸问题的特殊循环神经网络——储层计算（RC），并证明了RNN可以普遍逼近线性时不变（LTI）系统。RC在自然语言处理和无线通信等领域表现出卓越的实证性能，特别适用于训练样本极为有限的情况。通过清晰的信号处理解释和理解，利用RC对一个通用的LTI系统进行了模拟，并分析了生成RC的未经训练的循环权重的最优概率分布函数。
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关键要点
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循环神经网络（RNN）在训练中面临梯度消失和梯度爆炸问题。
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储层计算（RC）是一种特殊的RNN，使用随机化且未经训练的循环权重。
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RC在自然语言处理和无线通信等领域表现出卓越的实证性能，适用于训练样本极为有限的情况。
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研究证明RNN可以普遍逼近线性时不变（LTI）系统。
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通过信号处理解释，RC对通用LTI系统进行了模拟。
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分析了生成RC的未经训练的循环权重的最优概率分布函数。
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提供了基于信号处理的RC模型可解释性，为设置而非训练RC的循环权重提供理论解释。
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这是朝着可解释机器学习（XML）的重要步骤，尤其适用于训练样本有限的应用。
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