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 你可能感兴趣的试题
在LSTM中,门控机制(如遗忘门、输入门)使用的是阿达玛乘积,这些门的激活值(0到1之间)可以控制信息的流动,但不会像矩阵乘积那样对梯度进行缩放。这意味着梯度在通过门控机制时不会消失或爆炸。 梯度裁剪: 即使在阿达玛乘积中,梯度也可能因为极端的值而变得非常大。为了防止梯度爆炸,通常会使用梯度裁剪技术,将梯度...
问答题 文化包含和 创造和 创造的双重含义。 答案:物质 精神 手机看题 单项选择题 坑内使用的材料、工具不得上下抛掷。 A.正确 B.错误 点击查看答案手机看题 单项选择题 玻璃纤维中BeO作用: A、形成骨架,具有高的熔点 B、提高模量,但毒性大 C、提高耐酸性,改善电性能、降低熔点、粘度,降低模量和强度 ...
梯度消失和爆炸的根本原因就是 这一坨,要消除这种情况就需要把这一坨在求偏导的过程中去掉,至于怎么去掉,一种办法就是使 另一种办法就是使 。其实这就是LSTM做的事情。 LSTM如何解决梯度消失问题 先上一张LSTM的经典图: 至于这张图的详细介绍请参考:Understanding LSTM Networks ...
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…
1、首先需要明确的是，RNN 中的梯度消失/梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/梯度爆炸的...
1. LSTM的特点:LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长期依赖关系,通过门控机制(输入门、遗忘门和输出门)来控制信息的流动,有效地解决了传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,适合处理序列数据,尤其是时间序列数据。 2. Transformer的特点:Transformer是一种基于注意力机制的架构,完全摒弃了循环和卷积操作,通过...
计算密集型:由于其复杂性和涉及的参数数量,与 CNN 或 RNN 相比,LSTM 需要更多的计算资源。 训练时间长:由于其复杂性和循环计算的性质,LSTM 可能需要很长时间来训练,尤其是在较大的数据集上。 梯度消失和爆炸:虽然 LSTM 的设计目的是在一定程度上缓解梯度消失问题,但它们仍然会受到影响,尤其是对于很长...
RNN的问题 LSTM与GRU的存在是为了解决简单RNN面临的长期依赖问题(由于反向传播存在的梯度消失或爆炸问题,简单RNN很难建模长距离的依赖关系),一种比较有效的方案是在...