原文:RNN 入門教程 Part 3 – 介紹 BPTT 算法和梯度消失問題

轉載 Recurrent Neural Networks Tutorial, Part Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients 本文是 RNN入門教程 的第三部分. In the previous part of the tutorial we implemented a RNN from scratch, but didn t g ...

2016-03-02 12:41 0 2616 推薦指數:

查看詳情

RNN 入門教程 Part 1 – RNN 簡介

轉載 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 1 – Introduction to RNNs Recurrent Neural Networks (RNN) 是當前比較流行的模型,在自然語言處理中有很重要的應用。但是現在對RNN的詳細結構 ...

Sat Feb 27 23:10:00 CST 2016 0 6102
RNN、LSTM介紹以及梯度消失問題講解

寫在最前面,感謝這兩篇文章,基本上的框架是從這兩篇文章中得到的: https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529 https://zhuanlan.zhihu.com/ ...

Sun Sep 29 03:40:00 CST 2019 0 431
Recurrent Neural Network系列3--理解RNNBPTT算法梯度消失

作者:zhbzz2007 出處:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 歡迎轉載,也請保留這段聲明。謝謝! 這是RNN教程的第三部分。 在前面的教程中,我們從頭實現了一個循環神經網絡,但是並沒有涉及隨時間反向傳播(BPTT算法如何計算梯度的細節。在這部分,我們將會 ...

Sun Jan 22 16:34:00 CST 2017 2 23858
討論LSTM和RNN梯度消失問題

1RNN為什么會有梯度消失問題 (1)沿時間反向方向:t-n時刻梯度=t時刻梯度* π(W*激活函數的導數) (2)沿隱層方向方向:l-n層的梯度=l層的梯度*π(U*激活函數的導數) 所以激活函數的導數和W連乘可以造成梯度 ...

Wed Apr 19 02:35:00 CST 2017 0 7107
RNN梯度消失和爆炸的原因 以及 LSTM如何解決梯度消失問題

RNN梯度消失和爆炸的原因 經典的RNN結構如下圖所示: 假設我們的時間序列只有三段, 為給定值,神經元沒有激活函數,則RNN最簡單的前向傳播過程如下: 假設在t=3時刻,損失函數為 。 則對於一次訓練任務的損失函數為 ,即每一時刻損失值的累加 ...

Mon May 13 05:28:00 CST 2019 1 2765
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM