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 个隐藏层的神经网络,梯度消失问题发生时,接近于输出层的hidden layer 等的权值更新相对正常, ...
2019-06-22 22:22 0 964 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 ...
只要神经元足够,神经网络可以以任意精度逼近任意函数。为了拟合非线性函数,需要向神经网络中引入非线性变换,比如使用\(sigmoid\)激活函数: \[sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} \] \(sigmoid(x)\)可简写为\(\sigma(x)\),该函 ...
【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 ...
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 ...
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 ...
ICML 2016 的文章[Noisy Activation Functions]中给出了激活函数的定义:激活函数是映射 h:R→R,且几乎处处可导。 神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力,如不特别说明,激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性 ...
本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第5章的内容。 问题引入 随着隐藏层数目的增加,分类准确率反而下降了。为什么? 消失的梯度问题(The vanishing gradient problem) 先看一组试验数据,当神经网络在训练过程中 ...