《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之LSTM的前向傳播和反向梯度推導
前言 在本篇章，我們將專門針對LSTM這種網絡結構進行前向傳播介紹和反向梯度推導。 關於LSTM的梯度推導，這一塊確實挺不好掌握，原因有： 一些經典的deep learning 教程，例如花書缺乏相關的內容 一些經典的論文不太好看懂，例如On the difficulty ...
原文：為什么LSTM可以防止梯度消失？從反向傳播的角度分析
為什么LSTM可以防止梯度消失 從反向傳播的角度分析 本文原文鏈接： https: weberna.github.io blog LSTM Vanishing Gradients.html LSTM：溫和的巨人 相比於RNN，雖然LSTM 或者GRU 看上去復雜而臃腫，但是LSTM 或者GRU 在實際中的效果是非常好的，它可以解決RNN中出現的梯度消失的問題。 梯度消失是指，在反向傳播時，梯度值 ...
2020-06-12 16:11 0 1057 推薦指數：
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