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=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 ...
原文：LSTM如何解决梯度消失问题
LSTM 能解决梯度消失 梯度爆炸 是对 LSTM 的经典误解。这里我先给出几个粗线条的结论，详细的回答以后有时间了再扩展： 首先需要明确的是，RNN 中的梯度消失 梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失 梯度爆炸的含义不一样。MLP CNN 中不同的层有不同的参数，各是各的梯度 而 RNN 中同样的权重在各个时间步共享，最终的梯度 g 各个时间步的梯度 g t 的和。 由 中所 ...
2019-06-23 08:12 0 1818 推荐指数：
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