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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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.为什么使用梯度下降来优化神经网络参数？ 反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。 采取反向传播的原因：首先，深层网络由许多线性层和非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数(非线性来自于非线性 ...

一、梯度消失、梯度爆炸产生的原因 　　 说白了，对于1.1 1.2，其实就是矩阵的高次幂导致的。在多层神经网络中，影响因素主要是权值和激活函数的偏导数。 1.1 前馈网络 　　假设存在一个网络结构如图： 　　其表达式为： 　　若要对于w1求梯度，根据链式求导法则，得到的解 ...

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 ...