梯度消失和梯度爆炸其实是一种情况：均是在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。 梯度消失产生的原因： （1）隐藏层的层数过多; （2）采用了不合适的激活函数（更容易产生梯度消失，但是也有可能产生梯度爆炸） 梯度爆炸产生 ...

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 ...

梯度在神经网络中的作用 在谈梯度消失和梯度爆炸的问题之前，我们先来考虑一下为什么我们要利用梯度，同时铺垫一些公式，以便于后面的理解。 存在梯度消失和梯度爆炸问题的根本原因就是我们在深度神网络中利用反向传播的思想来进行权重的更新。即根据损失函数计算出的误差，然后通过梯度反向传播来减小误差、更新 ...

一、梯度不稳定问题： 什么是梯度不稳定问题：深度神经网络中的梯度不稳定性，前面层中的梯度或会消失，或会爆炸。 原因：前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积。当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景，如梯度消失和梯度爆炸。 二、梯度消失（vanishing gradient ...

梯度消失和梯度爆炸的解决之道 参考<机器学习炼丹术> 因为梯度不稳定，因此产生梯度消失和梯度爆炸的问题 出现原因 梯度消失和梯度爆炸是指前面几层的梯度，因为链式法则不断乘小于（大于）1的数，导致梯度非常小（大）的现象； sigmoid导数最大0.25，一般都是梯度消失问题 ...

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 ...

RNN中的梯度消失/爆炸原因 梯度消失/梯度爆炸是深度学习中老生常谈的话题，这篇博客主要是对RNN中的梯度消失/梯度爆炸原因进行公式层面上的直观理解。 首先，上图是RNN的网络结构图，\((x_1, x_2, x_3, …, )\)是输入的序列，\(X_t\)表示时间步为\(t\)时的输入 ...

那么为什么会出现梯度消失的现象呢？因为通常神经网络所用的激活函数是sigmoid函数，这个函数有个特点，就是能将负无穷到正无穷的数映射到0和1之间，并且对这个函数求导的结果是f′(x)=f(x)(1−f(x))。因此两个0到1之间的数相乘，得到的结果就会变得很小了。神经网络的反向传播是逐层对函数偏 ...