目录 　　梯度消失 　　梯度爆炸 　　参考资料 以下图的全连接神经网络为例，来演示梯度爆炸和梯度消失： 梯度消失 在模型参数w都是(-1,1)之间的数的前提下，如果激活函数选择的是sigmod(x)，那么他的导函数σ’(x ...

“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 ...

目录 　　梯度消失原因之一：激活函数 　　梯度消失原因之二：初始化权重 　　不同损失函数下RNN的梯度消失程度对比 　　实践中遇到梯度消失怎么办？ 　　参考资料 在实践过程中，RNN的一个缺点是在训练的过程中容易梯度消失。 梯度消失原因之一：激活函数 ...

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 ...

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 哪些问题？ 梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新，也就停止了学习。 梯度爆炸会使得学习不稳定， 参数变化太大导致无法获取最优参数。 在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会导致 ...

目录 　　定义网络 　　梯度反向传播 　　梯度更新 　　面试时的变相问法 　　参考资料 BPTT(back-propagation through time)算法是常用的训练RNN的方法，其实本质还是BP算法，只不过RNN处理时间序列数据，所以要基于时间反向传播，故叫随时间反向传播 ...

目录 　　一元函数的梯度下降法 　　多元函数的梯度下降法 　　参考资料 梯度下降是一种迭代式的最优化手段，在机器学习中一般用于求目标函数的极小值点，这个极小值点就是最优的模型内部参数。相比求解析解的手段，GD的通用性更强，所以受到广泛的使用。 一元函数 ...

算法部门的一道面试题。 其实这个题目并不难，我们举一个例子，然后结合pytorch工具做验证。 ...