RNN梯度消失&爆炸原因解析与LSTM&GRU的对其改善
一、关于RNN的梯度消失&爆炸问题 1. 关于RNN结构 循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）是用于处理序列数据的一种神经网络，已经在自然语言处理中被广泛应用。下图为经典RNN结构： 2. 关于RNN前向传播 RNN前向传导公式 ...
原文：LSTM改善RNN梯度弥散和梯度爆炸问题
我们给定一个三个时间的RNN单元，如下： 我们假设最左端的输入为给定值， 且神经元中没有激活函数 便于分析 ， 则前向过程如下： 在时刻， 损失函数为，那么如果我们要训练RNN时， 实际上就是是对求偏导， 并不断调整它们以使得尽可能达到最小 参见反向传播算法与梯度下降算法 。 那么我们得到以下公式： 将上述偏导公式与第三节中的公式比较，我们发现， 随着神经网络层数的加深对而言并没有什么影响， 而对 ...
2019-07-09 19:13 2 675 推荐指数：
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