为了解决梯度爆炸的问题,可以用一些调参技巧,如可以限制梯度必须小于某个阈值,如果大于这个阈值,就取这个阈值进行更新。为了解决梯度消失的问题,也可以在不改变模型主题结构的情况下,克服调参的困难,如采用Relu或者LeakyRelu代替Sigmoid作为激活函数。 Introduction of LSTM (Long Short-term Memory) LSTM(长短期记忆网络)...
入三个阀门)记忆一些长期信息,所以,相比RNN,保留了更多长期信息(相应地也就保留了 更多的梯度)。所以,相比RNN,在LSTM上,梯度消失问题得到了一定程度的缓解。顺便提下,RNN的另一个著名变体,GRU(门控循环单元)也是通过更新和重置两个阀门来保 留长期记忆。相应地,也缓解了梯度消失问题,原理和LSTM类似。
LSTM 是为了解决 RNN 在深度学习过程中遇到的梯度消失问题而被提出的。梯度消失问题本质上源于神经网络的矩阵高次幂运算。为更直观地理解 LSTM 如何避免这一问题,我们首先回顾一下 LSTM 的基本结构。LSTM 通过独特的单元结构来控制信息的流动。它由输入门、遗忘门和输出门三个关键组件组成,加上循环单元...
一个是梯度消失,另一个是梯度爆炸。LSTM可以解决梯度消失的问题,但是不能解决梯度爆炸的问题;插一句题...
《为什么相比于RNN,LSTM在梯度消失上表现更好? - 知乎》 O为什么相比于RNN,LSTM在梯度消失上表现更好... 为什么相比于RNN,LSTM在梯度消失上表现更好? - 知乎 û收藏 80 11 ñ34 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候......
下列关于深度学习说法错误的是()。 A. LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题 B. CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低,缓解过拟合 C. 只要参数设置合理,深度学习的效果至少应优于随机算法 D. 随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题 ...
A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题 B、CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低,缓解过拟合 C、只要参数设置合理,深度学习的效果至少应优于随机算法 D、随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 ...
所以,相比RNN,在LSTM上,梯度消失问题得到了一定程度的缓解。 顺便提下,RNN的另一个著名变体,GRU(门控循环单元)也是通过更新和重置两个阀门来保留长期记忆。相应地,也缓解了梯度消失问题,原理和LSTM类似。
2、RNN容易梯度弥散,长时间依赖性差;梯度弥散主要原因为: a-(当前时刻输入依赖于上一时刻输入,梯度更新需要计算当前时刻记忆输出对上一时刻记忆输出的偏导,因为为tanh函数,偏导<=1,递归形式求导使得梯度弥散) b-(LSTM模型结构改进,在上一记忆输出与当前时刻输入引入类似侧连接,且当前时刻输入对上一记忆输出的偏导...