LSTM如何解決梯度消失或爆炸的？
from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 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 ...
原文：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 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。 使用隨機梯度下降法訓練RNN其實就是對 以及求偏導，並不斷調整它們以使L盡可能達到最小的過程。 現在假設我們我們的時間序列只有三段，t ，t ，t 。 我們只 ...
2019-05-12 21:28 1 2765 推薦指數：
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