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/ ...
原文：討論LSTM和RNN梯度消失問題
RNN為什么會有梯度消失問題 沿時間反向方向：t n時刻梯度 t時刻梯度 W 激活函數的導數 沿隱層方向方向：l n層的梯度 l層的梯度 U 激活函數的導數 所以激活函數的導數和W連乘可以造成梯度消失和爆炸 由函數曲線看sigmoid的導數最大是 LSTM可以避免梯度消失問題嗎 由三個門的狀態公式，ht為輸出，ct為狀態單元 由公式看出ct是線性增加的，加法形式 查看知乎和一些資料，LSTM梯度 ...
2017-04-18 18:35 0 7107 推薦指數：
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