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通过预训练稳定 RNN 梯度
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内容提要
本研究证明预训练网络在复杂结构的网络中实现本地稳定性是有效的，并提出了一种称为本地稳定条件（LSC）的理论。实验结果表明，满足LSC的前馈和递归网络能提高最终性能。该研究为实现任意复杂度的网络的稳定性提供了一种方法，可作为预训练之前的附加步骤，也可作为找到稳定初始状态的替代方法。
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关键要点
- 本研究证明预训练网络在复杂结构的网络中实现本地稳定性是有效的。
- 提出了一种称为本地稳定条件（LSC）的理论，能最小化对数据和参数分布的假设。
- 实验结果表明，满足LSC的前馈和递归网络能提高最终性能。
- 该研究为实现任意复杂度的网络的稳定性提供了一种方法。
- 该方法可以在大型增强数据集的预训练之前作为附加步骤，或作为找到稳定初始状态的替代方法。
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