RNN梯度消失&爆炸原因解析與LSTM&GRU的對其改善
一、關於RNN的梯度消失&爆炸問題 1. 關於RNN結構 循環神經網絡RNN（Recurrent Neural Network）是用於處理序列數據的一種神經網絡，已經在自然語言處理中被廣泛應用。下圖為經典RNN結構： 2. 關於RNN前向傳播 RNN前向傳導公式 ...
原文：LSTM改善RNN梯度彌散和梯度爆炸問題
我們給定一個三個時間的RNN單元，如下： 我們假設最左端的輸入為給定值， 且神經元中沒有激活函數 便於分析 ， 則前向過程如下： 在時刻， 損失函數為，那么如果我們要訓練RNN時， 實際上就是是對求偏導， 並不斷調整它們以使得盡可能達到最小 參見反向傳播算法與梯度下降算法 。 那么我們得到以下公式： 將上述偏導公式與第三節中的公式比較，我們發現， 隨着神經網絡層數的加深對而言並沒有什么影響， 而對 ...
2019-07-09 19:13 2 675 推薦指數：
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寫在最前面，感謝這兩篇文章，基本上的框架是從這兩篇文章中得到的： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529 https://zhuanlan.zhihu.com/ ...
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