原文:RNN 入门教程 Part 3 – 介绍 BPTT 算法和梯度消失问题

转载 Recurrent Neural Networks Tutorial, Part Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients 本文是 RNN入门教程 的第三部分. In the previous part of the tutorial we implemented a RNN from scratch, but didn t g ...

2016-03-02 12:41 0 2616 推荐指数:

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RNN 入门教程 Part 1 – RNN 简介

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是当前比较流行的模型,在自然语言处理中有很重要的应用。但是现在对RNN的详细结构 ...

Sat Feb 27 23:10:00 CST 2016 0 6102
RNN、LSTM介绍以及梯度消失问题讲解

写在最前面,感谢这两篇文章,基本上的框架是从这两篇文章中得到的: https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529 https://zhuanlan.zhihu.com/ ...

Sun Sep 29 03:40:00 CST 2019 0 431
Recurrent Neural Network系列3--理解RNNBPTT算法梯度消失

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢! 这是RNN教程的第三部分。 在前面的教程中,我们从头实现了一个循环神经网络,但是并没有涉及随时间反向传播(BPTT算法如何计算梯度的细节。在这部分,我们将会 ...

Sun Jan 22 16:34:00 CST 2017 2 23858
讨论LSTM和RNN梯度消失问题

1RNN为什么会有梯度消失问题 (1)沿时间反向方向:t-n时刻梯度=t时刻梯度* π(W*激活函数的导数) (2)沿隐层方向方向:l-n层的梯度=l层的梯度*π(U*激活函数的导数) 所以激活函数的导数和W连乘可以造成梯度 ...

Wed Apr 19 02:35:00 CST 2017 0 7107
RNN梯度消失和爆炸的原因 以及 LSTM如何解决梯度消失问题

RNN梯度消失和爆炸的原因 经典的RNN结构如下图所示: 假设我们的时间序列只有三段, 为给定值,神经元没有激活函数,则RNN最简单的前向传播过程如下: 假设在t=3时刻,损失函数为 。 则对于一次训练任务的损失函数为 ,即每一时刻损失值的累加 ...

Mon May 13 05:28:00 CST 2019 1 2765
 
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