LSTM如何解决梯度消失或爆炸的？
from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 哪些问题？ 梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新，也就停止了学习。 梯度爆炸会使得学习不稳定， 参数变化太大导致无法获取最优参数。 在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会导致 ...
原文：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 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。 使用随机梯度下降法训练RNN其实就是对 以及求偏导，并不断调整它们以使L尽可能达到最小的过程。 现在假设我们我们的时间序列只有三段，t ，t ，t 。 我们只 ...
2019-05-12 21:28 1 2765 推荐指数：
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