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如何解決梯度消失問題
LSTM 能解決梯度消失 梯度爆炸 是對 LSTM 的經典誤解。這里我先給出幾個粗線條的結論，詳細的回答以后有時間了再擴展： 首先需要明確的是，RNN 中的梯度消失 梯度爆炸和普通的 MLP 或者深層 CNN 中梯度消失 梯度爆炸的含義不一樣。MLP CNN 中不同的層有不同的參數，各是各的梯度 而 RNN 中同樣的權重在各個時間步共享，最終的梯度 g 各個時間步的梯度 g t 的和。 由 中所 ...
2019-06-23 08:12 0 1818 推薦指數：
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