正则化
思考泛化性：重新思考模型复杂度和泛化之间的关系
所有损害优化的方法都是正则化
正则化方法：
δ1和δ2的正则化
提前停止：
权重衰减：
丢弃法：Dropout
Dropout意义：
循环神经网络上的丢弃法：要丢都丢
数据增强：
标签平滑：
总结：
注意力机制和外部记忆1
网络能力
注意力机制：
例子：阅读理解 传统RNN会出问题 ：1.长程依赖问题2.模型容量问题
通用近似定理
大脑中的注意力：
如何实现？
人工神经网络中的注意力机制
注意力模型：软性注意力机制 soft attention mechanism
注意力打分函数： 双线性模型 带方向 但是 缩放点击模型不带方向
一些常见的注意力
注意力模型 ：文本分类
机器翻译：
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