《神经网络的梯度推导与代码验证》之LSTM的前向传播和反向梯度推导
前言 在本篇章，我们将专门针对LSTM这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。 关于LSTM的梯度推导，这一块确实挺不好掌握，原因有： 一些经典的deep learning 教程，例如花书缺乏相关的内容 一些经典的论文不太好看懂，例如On the difficulty ...
原文：为什么LSTM可以防止梯度消失？从反向传播的角度分析
为什么LSTM可以防止梯度消失 从反向传播的角度分析 本文原文链接： https: weberna.github.io blog LSTM Vanishing Gradients.html LSTM：温和的巨人 相比于RNN，虽然LSTM 或者GRU 看上去复杂而臃肿，但是LSTM 或者GRU 在实际中的效果是非常好的，它可以解决RNN中出现的梯度消失的问题。 梯度消失是指，在反向传播时，梯度值 ...
2020-06-12 16:11 0 1057 推荐指数：
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