（1）梯度不稳定问题： 什么是梯度不稳定问题：深度神经网络中的梯度不稳定性，前面层中的梯度或会消失，或会爆炸。 原因：前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积。当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景，如梯度消失和梯度爆炸。 （2）梯度消失（vanishing ...

那么为什么会出现梯度消失的现象呢？因为通常神经网络所用的激活函数是sigmoid函数，这个函数有个特点，就是能将负无穷到正无穷的数映射到0和1之间，并且对这个函数求导的结果是f′(x)=f(x)(1−f(x))。因此两个0到1之间的数相乘，得到的结果就会变得很小了。神经网络的反向传播是逐层对函数偏 ...

一、梯度消失、梯度爆炸产生的原因 　　 说白了，对于1.1 1.2，其实就是矩阵的高次幂导致的。在多层神经网络中，影响因素主要是权值和激活函数的偏导数。 1.1 前馈网络 　　假设存在一个网络结构如图： 　　其表达式为： 　　若要对于w1求梯度，根据链式求导法则，得到的解 ...

梯度消失和梯度爆炸的解决之道 参考<机器学习炼丹术> 因为梯度不稳定，因此产生梯度消失和梯度爆炸的问题 出现原因 梯度消失和梯度爆炸是指前面几层的梯度，因为链式法则不断乘小于（大于）1的数，导致梯度非常小（大）的现象； sigmoid导数最大0.25，一般都是梯度消失问题 ...

1.为什么使用梯度下降来优化神经网络参数？ 反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。 采取反向传播的原因：首先，深层网络由许多线性层和非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数(非线性来自于非线性 ...

好吧，后面几个词是我自己发明的。。。 这是看到的最全面清晰的文章了，但是不太搞得清楚这篇文章原创到底是谁，下面两条链接内容基本一样 https://mp.weixin.qq.com/s/6xHC5 ...

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 ...

2019-08-27 15:42:00 问题描述：循环神经网路为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题，有哪些改进方案。 问题求解： 循环神经网络模型的求解可以采用BPTT（Back Propagation Through Time，基于时间的反向传播）算法实现，BPTT实际上是反向传播算法 ...