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 ...
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 個隱藏層的神經網絡,梯度消失問題發生時,接近於輸出層的hidden layer 等的權值更新相對正常, ...
2019-06-22 22:22 0 964 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 ...
只要神經元足夠,神經網絡可以以任意精度逼近任意函數。為了擬合非線性函數,需要向神經網絡中引入非線性變換,比如使用\(sigmoid\)激活函數: \[sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} \] \(sigmoid(x)\)可簡寫為\(\sigma(x)\),該函 ...
【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 ...
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 ...
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 ...
ICML 2016 的文章[Noisy Activation Functions]中給出了激活函數的定義:激活函數是映射 h:R→R,且幾乎處處可導。 神經網絡中激活函數的主要作用是提供網絡的非線性建模能力,如不特別說明,激活函數一般而言是非線性函數。假設一個示例神經網絡中僅包含線性 ...
本文總結自《Neural Networks and Deep Learning》第5章的內容。 問題引入 隨着隱藏層數目的增加,分類准確率反而下降了。為什么? 消失的梯度問題(The vanishing gradient problem) 先看一組試驗數據,當神經網絡在訓練過程中 ...