1RNN为什么会有梯度消失问题 （1）沿时间反向方向：t-n时刻梯度=t时刻梯度* π（W*激活函数的导数） （2）沿隐层方向方向：l-n层的梯度=l层的梯度*π（U*激活函数的导数） 所以激活函数的导数和W连乘可以造成梯度 ...

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 ...

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 ...

“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： 1、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 ...

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 ...

转载 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients 本文是 RNN入门教程 的第三部分. In the previous part ...

本宝宝又转了一篇博文，但是真的很好懂啊： 写在前面：知乎上关于lstm能够解决梯度消失的问题的原因： 上面说到，LSTM 是为了解决 RNN 的 Gradient Vanish 的问题所提出的。关于 RNN 为什么会出现 Gradient Vanish，上面已经 ...

RNN中的梯度消失/爆炸原因 梯度消失/梯度爆炸是深度学习中老生常谈的话题，这篇博客主要是对RNN中的梯度消失/梯度爆炸原因进行公式层面上的直观理解。 首先，上图是RNN的网络结构图，\((x_1, x_2, x_3, …, )\)是输入的序列，\(X_t\)表示时间步为\(t\)时的输入 ...