梯度消失和梯度爆炸其實是一種情況：均是在神經網絡中，當前面隱藏層的學習速率低於后面隱藏層的學習速率，即隨着隱藏層數目的增加，分類准確率反而下降了。 梯度消失產生的原因： （1）隱藏層的層數過多; （2）采用了不合適的激活函數（更容易產生梯度消失，但是也有可能產生梯度爆炸） 梯度爆炸產生 ...

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 ...

梯度在神經網絡中的作用 在談梯度消失和梯度爆炸的問題之前，我們先來考慮一下為什么我們要利用梯度，同時鋪墊一些公式，以便於后面的理解。 存在梯度消失和梯度爆炸問題的根本原因就是我們在深度神網絡中利用反向傳播的思想來進行權重的更新。即根據損失函數計算出的誤差，然后通過梯度反向傳播來減小誤差、更新 ...

一、梯度不穩定問題： 什么是梯度不穩定問題：深度神經網絡中的梯度不穩定性，前面層中的梯度或會消失，或會爆炸。 原因：前面層上的梯度是來自於后面層上梯度的乘乘積。當存在過多的層次時，就出現了內在本質上的不穩定場景，如梯度消失和梯度爆炸。 二、梯度消失（vanishing gradient ...

梯度消失和梯度爆炸的解決之道 參考<機器學習煉丹術> 因為梯度不穩定，因此產生梯度消失和梯度爆炸的問題 出現原因 梯度消失和梯度爆炸是指前面幾層的梯度，因為鏈式法則不斷乘小於（大於）1的數，導致梯度非常小（大）的現象； sigmoid導數最大0.25，一般都是梯度消失問題 ...

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 ...

RNN中的梯度消失/爆炸原因 梯度消失/梯度爆炸是深度學習中老生常談的話題，這篇博客主要是對RNN中的梯度消失/梯度爆炸原因進行公式層面上的直觀理解。 首先，上圖是RNN的網絡結構圖，\((x_1, x_2, x_3, …, )\)是輸入的序列，\(X_t\)表示時間步為\(t\)時的輸入 ...

那么為什么會出現梯度消失的現象呢？因為通常神經網絡所用的激活函數是sigmoid函數，這個函數有個特點，就是能將負無窮到正無窮的數映射到0和1之間，並且對這個函數求導的結果是f′(x)=f(x)(1−f(x))。因此兩個0到1之間的數相乘，得到的結果就會變得很小了。神經網絡的反向傳播是逐層對函數偏 ...