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...
毕竟,对于RNN模型,在整个迭代过程中,如果不考虑"长距"连乘项,局部最优的地方就是梯度为0的地方。 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Leaky...
LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的递归神经网络(RNN),专门设计用于解决传统RNN在长序列数据上的梯度消失、梯度爆炸问题。LSTM通过引入记忆单元(cell state)和三个门控机制(输入门、遗忘门和输出门…
相比于RNN,虽然LSTM(或者GRU)看上去复杂而臃肿,但是LSTM(或者GRU)在实际中的效果是非常好的,它可以解决RNN中出现的梯度消失的问题。 梯度消失是指,在反向传播时,梯度值随着反向传播呈指数下降,最终造成的影响是越靠近输入的层梯度值越接近0,这些层因此无法得到有效的训练。对于RNN,这意味着无法跟踪任何长期依赖关系。
LSTM(长短期记忆网络)在处理梯度消失问题时,表现优于传统的RNN(循环神经网络)。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...
一、RNN和梯度消失问题 递归神经网络（RNN）是一类具有循环连接的神经网络，可以处理序列数据。然而，传统的RNN在训练过程中会面临梯度消失问题。梯度消失是指在反向传播过程中，梯度在时间步长上指数级地衰减，导致远离当前时间步长的信息无法有效传递。这限制了传统RNN在处理长期依赖关系时的表现能力。二、LSTM的原理和...
lstm与rnn的区别: (1)RNN由于梯度消失的原因只能有短期记忆,LSTM网络通过精妙的门控制将短期记忆与长期记忆结合起来,并且一定程度上解决了梯度消失的问题。 (2)RNN无法解决长期依赖问题,输出和前面很长一段序列有关。LSTM则设计用来解决这种问题,LSTM相比RNN来说,就是添加了三个门:遗忘门,输入门,输出门。
因此LSTM是靠着cell结构来保留梯度,forget gate控制了对过去信息的保留程度,如果gate选择保留旧状态,那么梯度就会接近于1,可以缓解梯度消失问题。这里说缓解,是因为LSTM只是在 到 这条路上解决梯度消失问题,而其他路依然存在梯度消失问题。 而且forget gate解决了RNN中的长期依赖问题,不管网络多深,也可以记住之前的信息...
到梯度为零或接近于零的情况，前一步的梯度往往也很小，然后就撞上梯度消失问题了。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）。所以，相比RNN，在LSTM上，梯度消失...
长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM结构(图右)和普通RNN的主要输入输出区别如下所示。 图源于网 ...