(3)残差连接:防止梯度消失,输入可跳过隐藏层,直达下一层,反之方向传播时深层梯度更容易传回浅层 2.长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM) 2.1 基本概念 定义: 是RNN的一个变体,能有效解决RNN的梯度爆炸/消失问题;在GRU基础上引入新的内部状态c,使用三种门控制记忆和遗忘 构成: c:内部状态,用于...
1.计算复杂度较高:由于引入了门控机制,LSTM相对于传统的RNN模型而言计算复杂度更高。这可能导致在大规模数据集或复杂模型中的训练和推理过程较慢。 2参教量较多:LSTM网终中的门控单元和记忆单元增加了网终的参数量,特别是当网络层数较多时,参数量会进一步增加。这可能导致需要更多的训练数据和计算资源来进行训练和...
data = tf.nn.embedding_lookup(wordVectors, input_data) lstmCell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstmUnits) lstmCell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell=lstmCell, output_keep_prob=0.75) value, _ = tf.nn.dynamic_rnn(lstmCell, data, dtype=tf.float32) weight = tf.Variable(tf.truncated_nor...
5.一个LSTM的FULL BPTT推导(用误差信号) 我记得当时看论文公式推导的时候很多地方比较难理解,最后随便谷歌了几下,找到一个写的不错的类似课件的PDF,但是已经不知道出处了,很容易就看懂LSTM的前向计算,误差反传更新了。把其中关于LSTM的部分放上来,首先网络的完整结构图如下: 这个结构也是rwthlm源码包中LSTM的结构,...