换句话说,RNN在理论上是一个优秀的模型,如果能够找到合适的参数,可以很好地描述语言模型。但由于梯度消失(梯度爆炸)的存在,这组合适的参数并不好找,因此,大多数时候对RNN只能找到一组凑合差不多的参数解,从而影响到最终model的表现! 已经有了RNN,为什么还要整出来一个LSTM的重要原因,即LSTM解决了梯度消失的问题。
这主要得益于LSTM独特的网络结构设计。以下是LSTM在梯度消失问题上优于RNN的关键因素👇 1️⃣ 细胞状态(Cell State): 👉 长期记忆维持:LSTM的核心是其细胞状态,这是一种横跨整个链的内部线路,可以让信息以几乎不变的形式流动穿过序列。由于这种设计,相关信息可以在序列中被保存很长时间,有助于减轻梯度消失的...
。。由于梯度消失（梯度爆炸）的存在，这组合适的参数并不好找，因此，大多数时候对RNN只能找到一组凑合...
而LSTM(长短时记忆网络),因为可以通过阀门(gate,其实就是概率,共有输出、遗忘、输入三个阀门)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)。隐层之间的输入输出可以表示为: cj=σ(WfXj+bf)cj−1+σ(WiXj+bi)σ(WXj+b) 于是连乘的项可以表示为: ∂cj∂cj−1=...
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。
1. 先说一下为什么RNN会存在梯度消失的问题，RNN当前时刻t的结果只取决于当前时刻输入以及t-1时刻输出...
模仿 RNN，我们来计算δk−1=∂Ct/∂ck−1，有 公式里其余的项不重要，这里就用省略号代替了...
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...
解释上句话为什么ft调大可以保留更多的上文信息 由ft公式得到其值在[0,1]之间,因为步反向传播时,k步反向传播时,∂Ct∂Ct−1是一个连乘公式,所以未保证连乘中的每一项都接近1,ft接近1. 参考: 为什么相比于RNN,LSTM在梯度消失上表现更好? 图解LSTM结构_光英的记忆博客-CSDN博客_lstm结构图 ...
上个博客里阐述了梯度消失的原因,同时梯度消失会造成RNN的长时记忆失效。所以在本博客中,会阐述梯度消失的解决方案:①梯度裁剪(Clipping Gradient)②LSTM(Long Short-Term Memory)。 梯度裁剪(Clipping Gradient) 既然在BP过程中会产生梯度消失(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈...