第十周学习周报

一、本周学习情况

1、学习了吴恩达老师微专业课《深度学习工程师》

第二篇：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第二周内容：优化算法

2、看了阿里云云栖社区的深度学习入门系列文章

第十四章：LSTM

3、找了一篇论文看，但是没看完。《Mask R-CNN》

论文看了一半，还没看懂。

二、学习笔记

由于传统的RNN存在梯度弥散问题或梯度爆炸问题，导致第一代RNN基本上很难把层数提上去，因此其表征能力也非常有限，应用上性能也有所欠缺。于是，胡伯提出了LSTM，通过改造神经元，添加了遗忘门、输入门和输出门等结构，让梯度能够长时间的在路径上流动，从而有效提升深度RNN的性能。

三、下周学习计划

1、继续学习吴恩达老师的微专业课程

3、把正在看的论文看完

4、多动手进行实践

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第十周学习周报（201800507-20180513）

第十周学习周报

一、本周学习情况

二、学习笔记

三、下周学习计划

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