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 ...
原文：LSTM如何解決梯度消失或爆炸的？
from:https: zhuanlan.zhihu.com p 哪些問題 梯度消失會導致我們的神經網絡中前面層的網絡權重無法得到更新，也就停止了學習。 梯度爆炸會使得學習不穩定， 參數變化太大導致無法獲取最優參數。 在深度多層感知機網絡中，梯度爆炸會導致網絡不穩定，最好的結果是無法從訓練數據中學習，最壞的結果是由於權重值為NaN而無法更新權重。 在循環神經網絡 RNN 中，梯度爆炸會導致網絡不穩 ...
2019-03-05 11:08 1 15950 推薦指數：
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