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：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 amp 爆炸问题 . 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： . 关于RNN前向传播 RNN前向传导公式： 其中: St : t 时刻的隐含层状态值 Ot : t 时刻的输出值 是隐含层计算公式，U是输入x的权重矩阵，W是时刻t 的状态值 ...
2020-04-28 11:38 0 1519 推荐指数：
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