本宝宝又转了一篇博文,但是真的很好懂啊: 写在前面:知乎上关于lstm能够解决梯度消失的问题的原因: 上面说到,LSTM 是为了解决 RNN 的 Gradient Vanish 的问题所提出的.关于 RNN 为什么会出现 Gradient Vanish,上面已经介绍的比较清楚了,本质原因就是因为矩阵高次幂导致的.下面简要解释一下为什么 LSTM 能有效避免 Gradient Vanish. 对于 LSTM,有如下公式 模仿 RNN,我们来计算 ,有 <img src="https:…

  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)  …

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 哪些问题? 梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新,也就停止了学习. 梯度爆炸会使得学习不稳定, 参数变化太大导致无法获取最优参数. 在深度多层感知机网络中,梯度爆炸会导致网络不稳定,最好的结果是无法从训练数据中学习,最坏的结果是由于权重值为NaN而无法更新权重. 在循环神经网络(RNN)中,梯度爆炸会导致网络不稳定,使得网络无法从训练数据中得到很好的学习,最好的结果是网络不能在长输入数据序…

RNN梯度消失和爆炸的原因 经典的RNN结构如下图所示: 假设我们的时间序列只有三段,  为给定值,神经元没有激活函数,则RNN最简单的前向传播过程如下: 假设在t=3时刻,损失函数为  . 则对于一次训练任务的损失函数为  ,即每一时刻损失值的累加. 使用随机梯度下降法训练RNN其实就是对  .  .  以及  求偏导,并不断调整它们以使L尽可能达到最小的过程. 现在假设我们我们的时间序列只有三段,t1,t2,t3. 我们只对t3时刻的  求偏导(其他时刻类似): 可以看出对于  求偏导并没有…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 这是RNN教程的第三部分. 在前面的教程中,我们从头实现了一个循环神经网络,但是并没有涉及随时间反向传播(BPTT)算法如何计算梯度的细节.在这部分,我们将会简要介绍BPTT并解释它和传统的反向传播有何区别.我们也会尝试着理解梯度消失问题,这也是LSTM和GRU(目前NLP及其它领域中最为流行和有用的模型)得以发展的原因.梯度消失问题最早是由 Sepp Hochr…

网上有很多Simple RNN的BPTT(Backpropagation through time,随时间反向传播)算法推导.下面用自己的记号整理一下. 我之前有个习惯是用下标表示样本序号,这里不能再这样表示了,因为下标需要用做表示时刻. 典型的Simple RNN结构如下: 图片来源:[3] 约定一下记号: 输入序列 $\textbf x_{(1:T)} =(\textbf x_1,\textbf x_2,...,\textbf x_T)$ : 标记序列 $\textbf y_{(1:T)}…

作者:维吉特伯链接:https://www.zhihu.com/question/49812013/answer/148825073来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 简单地说,根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话( ),那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于0( ).下面是数学推导推导. 假设网络输出层中的第 个神经元输出为,而要学习的目标为 .这里的 表示时序,与输入无关,…

转载自: https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78847691 前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案.本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案.有基础的同鞋可以跳着阅读. 其中,梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分. - 预训练加微调 - 梯度剪切.权重正则(针对梯度爆炸) - 使…

Backpropagation Through Time (BPTT) 梯度消失与梯度爆炸 下面的图显示的是RNN的结果以及数据前向流动方向 假设有 \[ \begin{split} h_t &= \tanh W\begin{pmatrix}x_t \\ h_{t-1}\end{pmatrix}\\ y_t &= F(h_t)\\ C_t &= L(y_t, \hat{y}_t) \end{split} \] 那么在反向传播时,假设我们要求的是 \[ \begin{split} \…

循环神经网络进阶 BPTT 反向传播过程中,训练模型通常需要模型参数的梯度. \[ \frac{\partial L}{\partial \boldsymbol{W}_{qh}} = \sum_{t=1}^T \text{prod}\left(\frac{\partial L}{\partial \boldsymbol{o}_t}, \frac{\partial \boldsymbol{o}_t}{\partial \boldsymbol{W}_{qh}}\right) = \sum_{t=1}…