2019-08-27 15:42:00 问题描述:循环神经网路为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题,有哪些改进方案。 问题求解: 循环神经网络模型的求解可以采用BPTT(Back Propagation Through Time,基于时间的反向传播)算法实现,BPTT实际上是反向传播算法 ...
网上有很多Simple RNN的BPTT Backpropagation through time,随时间反向传播 算法推导。下面用自己的记号整理一下。 我之前有个习惯是用下标表示样本序号,这里不能再这样表示了,因为下标需要用做表示时刻。 典型的Simple RNN结构如下: 图片来源: 约定一下记号: 输入序列 textbf x :T textbf x , textbf x ,..., tex ...
2017-03-19 01:08 2 8463 推荐指数:
2019-08-27 15:42:00 问题描述:循环神经网路为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题,有哪些改进方案。 问题求解: 循环神经网络模型的求解可以采用BPTT(Back Propagation Through Time,基于时间的反向传播)算法实现,BPTT实际上是反向传播算法 ...
这里把按 [1] 推导的BP算法(Backpropagation)步骤整理一下。突然想整理这个的原因是知乎上看到了一个帅呆了的求矩阵微分的方法(也就是 [2]),不得不感叹作者的功力。[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导,整个过程十分简洁。而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照 ...
层数比较多的神经网络模型在训练时也是会出现一些问题的,其中就包括梯度消失问题(gradient vanishing problem)和梯度爆炸问题(gradient exploding problem)。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。 例如,对于下图所示的含有 ...
1. 训练误差和泛化误差 机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训练数据集上更准确时,它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢? 因为存在着训练误差和泛化误差: 训练误差:模型在训练数据集上表现出的误差 ...
神经网络与机器学习 第5章 随机梯度下降法-BP的起源 神经网络的训练有很多方法,以数值优化为基础的随机梯度学习算法能够处理大规模的数据集合,它也是后面多层神经网络后向传播算法的基础。 随机梯度下降是以均方误差为目标函数的近似最速下降算法,该算法被广泛用于自适应信号处理领域 ...
呢? (一)将θ全部设置为0---神经网络中不适用 尽管在逻辑回归中,可以这样使用。但是在实际神经网络训练中起 ...
【转载自 https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80032376】 一、神经网络梯度消失与梯度爆炸 (1)简介梯度消失与梯度爆炸 层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradient ...
1、RNN模型结构 循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network)会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面结点的输出。也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的,隐藏层的输入不仅包括输入层的输出,还包括上时刻隐藏层的输出。下图为RNN模型结构图 ...