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：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 amp 爆炸問題 . 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： . 關於RNN前向傳播 RNN前向傳導公式： 其中: St : t 時刻的隱含層狀態值 Ot : t 時刻的輸出值 是隱含層計算公式，U是輸入x的權重矩陣，W是時刻t 的狀態值 ...
2020-04-28 11:38 0 1519 推薦指數：
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