RegionalMax:区域最大值的递归神经网络学习

区域最大值 区域max的递归神经网络学习方法：在这里，我们将序列数据和标量数据都嵌入到默认的8维向量中，然后将嵌入的序列数据转储到具有30维隐藏状态（c和h）的LSTM模型中。 c的初始状态设置为全零，而h的初始状态设置为嵌入标量（其余向量设置为零）。 使用具有0.01学习率的Adam优化器来优化模型。 在测试数据集中，我们注意到在50个训练时期内，预测准确性高于0.97。