2019-08-27 15:42:00 問題描述:循環神經網路為什么會出現梯度消失或者梯度爆炸的問題,有哪些改進方案。 問題求解: 循環神經網絡模型的求解可以采用BPTT(Back Propagation Through Time,基於時間的反向傳播)算法實現,BPTT實際上是反向傳播算法 ...
網上有很多Simple RNN的BPTT Backpropagation through time,隨時間反向傳播 算法推導。下面用自己的記號整理一下。 我之前有個習慣是用下標表示樣本序號,這里不能再這樣表示了,因為下標需要用做表示時刻。 典型的Simple RNN結構如下: 圖片來源: 約定一下記號: 輸入序列 textbf x :T textbf x , textbf x ,..., tex ...
2017-03-19 01:08 2 8463 推薦指數:
2019-08-27 15:42:00 問題描述:循環神經網路為什么會出現梯度消失或者梯度爆炸的問題,有哪些改進方案。 問題求解: 循環神經網絡模型的求解可以采用BPTT(Back Propagation Through Time,基於時間的反向傳播)算法實現,BPTT實際上是反向傳播算法 ...
這里把按 [1] 推導的BP算法(Backpropagation)步驟整理一下。突然想整理這個的原因是知乎上看到了一個帥呆了的求矩陣微分的方法(也就是 [2]),不得不感嘆作者的功力。[1] 中直接使用矩陣微分的記號進行推導,整個過程十分簡潔。而且這種矩陣形式有一個非常大的優勢就是對照 ...
層數比較多的神經網絡模型在訓練時也是會出現一些問題的,其中就包括梯度消失問題(gradient vanishing problem)和梯度爆炸問題(gradient exploding problem)。梯度消失問題和梯度爆炸問題一般隨着網絡層數的增加會變得越來越明顯。 例如,對於下圖所示的含有 ...
1. 訓練誤差和泛化誤差 機器學習模型在訓練數據集和測試數據集上的表現。如果你改變過實驗中的模型結構或者超參數,你也許發現了:當模型在訓練數據集上更准確時,它在測試數據集上卻不⼀定更准確。這是為什么呢? 因為存在着訓練誤差和泛化誤差: 訓練誤差:模型在訓練數據集上表現出的誤差 ...
神經網絡與機器學習 第5章 隨機梯度下降法-BP的起源 神經網絡的訓練有很多方法,以數值優化為基礎的隨機梯度學習算法能夠處理大規模的數據集合,它也是后面多層神經網絡后向傳播算法的基礎。 隨機梯度下降是以均方誤差為目標函數的近似最速下降算法,該算法被廣泛用於自適應信號處理領域 ...
呢? (一)將θ全部設置為0---神經網絡中不適用 盡管在邏輯回歸中,可以這樣使用。但是在實際神經網絡訓練中起 ...
【轉載自 https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80032376】 一、神經網絡梯度消失與梯度爆炸 (1)簡介梯度消失與梯度爆炸 層數比較多的神經網絡模型在訓練的時候會出現梯度消失(gradient ...
1、RNN模型結構 循環神經網絡RNN(Recurrent Neural Network)會記憶之前的信息,並利用之前的信息影響后面結點的輸出。也就是說,循環神經網絡的隱藏層之間的結點是有連接的,隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出,還包括上時刻隱藏層的輸出。下圖為RNN模型結構圖 ...