目錄 　　梯度消失 　　梯度爆炸 　　參考資料 以下圖的全連接神經網絡為例，來演示梯度爆炸和梯度消失： 梯度消失 在模型參數w都是(-1,1)之間的數的前提下，如果激活函數選擇的是sigmod(x)，那么他的導函數σ’(x ...

“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 ...

目錄 　　梯度消失原因之一：激活函數 　　梯度消失原因之二：初始化權重 　　不同損失函數下RNN的梯度消失程度對比 　　實踐中遇到梯度消失怎么辦？ 　　參考資料 在實踐過程中，RNN的一個缺點是在訓練的過程中容易梯度消失。 梯度消失原因之一：激活函數 ...

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 ...

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 哪些問題？ 梯度消失會導致我們的神經網絡中前面層的網絡權重無法得到更新，也就停止了學習。 梯度爆炸會使得學習不穩定， 參數變化太大導致無法獲取最優參數。 在深度多層感知機網絡中，梯度爆炸會導致 ...

目錄 　　定義網絡 　　梯度反向傳播 　　梯度更新 　　面試時的變相問法 　　參考資料 BPTT(back-propagation through time)算法是常用的訓練RNN的方法，其實本質還是BP算法，只不過RNN處理時間序列數據，所以要基於時間反向傳播，故叫隨時間反向傳播 ...

目錄 　　一元函數的梯度下降法 　　多元函數的梯度下降法 　　參考資料 梯度下降是一種迭代式的最優化手段，在機器學習中一般用於求目標函數的極小值點，這個極小值點就是最優的模型內部參數。相比求解析解的手段，GD的通用性更強，所以受到廣泛的使用。 一元函數 ...

算法部門的一道面試題。 其實這個題目並不難，我們舉一個例子，然后結合pytorch工具做驗證。 ...