LSTM只能避免RNN的梯度消失（gradient vanishing），但是不能对抗梯度爆炸问题（Exploding Gradient）。

梯度膨胀(gradient explosion)不是个严重的问题，一般靠裁剪后的优化算法即可解决，比如gradient clipping（如果梯度的范数大于某个给定值，将梯度同比收缩）。
梯度剪裁的方法一般有两种：

1.一种是当梯度的某个维度绝对值大于某个上限的时候，就剪裁为上限。
2.另一种是梯度的L2范数大于上限后，让梯度除以范数，避免过大。

LSTM比较RNN的更多相关文章

  1. 深度学习原理与框架-递归神经网络-RNN网络基本框架(代码?) 1.rnn.LSTMCell(生成单层LSTM) 2.rnn.DropoutWrapper(对rnn进行dropout操作) 3.tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(堆叠多层LSTM) 4.mlstm_cell.zero_state(state初始化) 5.mlstm_cell(进行LSTM求解)

    问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建 ...

  2. 学习Tensorflow的LSTM的RNN例子

    学习Tensorflow的LSTM的RNN例子 基于TensorFlow一次简单的RNN实现 极客学院-递归神经网络 如何使用TensorFlow构建.训练和改进循环神经网络

  3. 讨论LSTM和RNN梯度消失问题

      1RNN为什么会有梯度消失问题 (1)沿时间反向方向:t-n时刻梯度=t时刻梯度* π(W*激活函数的导数)  

  4. tf实现LSTM时rnn.DropoutWrapper

    转自:https://blog.csdn.net/abclhq2005/article/details/78683656 作者:abclhq2005 1.概念介绍 所谓dropout,就是指网络中每个 ...

  5. LSTM改善RNN梯度弥散和梯度爆炸问题

    我们给定一个三个时间的RNN单元,如下: 我们假设最左端的输入  为给定值, 且神经元中没有激活函数(便于分析), 则前向过程如下: 在  时刻, 损失函数为  ,那么如果我们要训练RNN时, 实际上 ...

  6. 时间序列(六): 炙手可热的RNN: LSTM

    目录 炙手可热的LSTM 引言 RNN的问题 恐怖的指数函数 梯度消失* 解决方案 LSTM 设计初衷 LSTM原理 门限控制* LSTM 的 BPTT 参考文献: 炙手可热的LSTM 引言 上一讲说 ...

  7. RNN以及LSTM的介绍和公式梳理

    前言 好久没用正儿八经地写博客了,csdn居然也有了markdown的编辑器了,最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文,在组内『夜校』分享过了,再在这里总结一下发出来吧,按照我讲解的思路,理解RN ...

  8. 利用RNN（lstm）生成文本【转】

    本文转载自:https://www.jianshu.com/p/1a4f7f5b05ae 致谢以及参考 最近在做序列化标注项目,试着理解rnn的设计结构以及tensorflow中的具体实现方法.在知乎 ...

  9. 『cs231n』RNN之理解LSTM网络

    概述 LSTM是RNN的增强版,1.RNN能完成的工作LSTM也都能胜任且有更好的效果:2.LSTM解决了RNN梯度消失或爆炸的问题,进而可以具有比RNN更为长时的记忆能力.LSTM网络比较复杂,而恰 ...

随机推荐

  1. python第八周：socket网络编程

    1.socket网络编程 1.1概念: 网络套接字是跨计算机网络的连接的端点.今天,计算机之间的大多数通信都基于互联网协议;因此大多数网络套接字都是Internet套接字.更准确地说,套接字是一个句柄 ...

  2. Git 基础教程 之 添加、提交

    一, 编写一个名为readme.txt文件,放入pythonwork目录下 ①   手动新建 ②   使用命令: a. touch readme.txt   b. vim readme.txt PS: ...

  3. 使用requirejs模块化开发多页面一个入口js的使用方式

    描述 知道requirejs的都知道,每一个页面需要进行模块化开发都得有一个入口js文件进行模块配置.但是现在就有一个很尴尬的问题,如果页面很多的话,那么这个data-main对应的入口文件就会很多. ...

  4. jsonp 后台返回注意事项

    前端代码 <script src="http://apps.bdimg.com/libs/jquery/1.9.1/jquery.min.js"></script ...

  5. WordPress TinyMCE 编辑器增强技巧大全

    说到WordPress自带的TinyMCE 编辑器,有些国人总是不太满意.针对这个情况,倡萌已经介绍了一些增强或替代的方法: WordPress编辑器增强插件:TinyMCE Advanced Wor ...

  6. （18）使用模板（thymeleaf-freemarker）【从零开始学Spring Boot】

    整体步骤: (1)            在pom.xml中引入thymeleaf; (2)            如何关闭thymeleaf缓存 (3)            编写模板文件.html ...

  7. foj 2173 floyd+矩阵快速幂

     Problem 2173 Nostop Accept: 52    Submit: 210 Time Limit: 3000 mSec    Memory Limit : 32768 KB  Pro ...

  8. LightOJ - 1231 - Coin Change (I)

    先上题目: 1231 - Coin Change (I)   PDF (English) Statistics Forum Time Limit: 1 second(s) Memory Limit:  ...

  9. maven 自动部署到tomcat

    使用maven的自动部署功能可以很方便的将maven工程自动部署到远程tomcat服务器,减少部署时间,方便快捷. 一.配置tomcat manager 1.编辑tomcat目录下,conf/tomc ...

  10. Oracle中如何判断字符串是否全为数字

    Oracle中如何判断字符串是否全为数字 学习了:http://www.cnblogs.com/zrcoffee/archive/2012/12/11/2812744.html 本文介绍了判断字符串是 ...