1RNN為什么會有梯度消失問題 （1）沿時間反向方向：t-n時刻梯度=t時刻梯度* π（W*激活函數的導數） （2）沿隱層方向方向：l-n層的梯度=l層的梯度*π（U*激活函數的導數） 所以激活函數的導數和W連乘可以造成梯度 ...

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 ...

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 ...

“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： 1、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 ...

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 ...

轉載 - Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients 本文是 RNN入門教程 的第三部分. In the previous part ...

本寶寶又轉了一篇博文，但是真的很好懂啊： 寫在前面：知乎上關於lstm能夠解決梯度消失的問題的原因： 上面說到，LSTM 是為了解決 RNN 的 Gradient Vanish 的問題所提出的。關於 RNN 為什么會出現 Gradient Vanish，上面已經 ...

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 ...