cell的输出(这里也是block的输出) 五.一个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...
1.长短期记忆模型(long-short term memory)是一种特殊的RNN模型,是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的;在传统的RNN中,训练算法使用的是BPTT,当时间比较长时,需要回传的残差会指数下降,导致网络权重更新缓慢,无法体现出RNN的长期记忆的效果,因此需要一个存储单元来存储记忆,因此LSTM模型被提出; 2.下面两个图可...
cell的输出(这里也是block的输出) 五.一个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...
BPTT# BPTT算法本质还是BP算法,BP算法本质还是梯度下降法,那么求各个参数的梯度便成了此算法的核心。 以RNN为例: 这里的EE代表损失函数,^yy^代表模型预测值,yy代表测试样本提供的真实值 左栏第二个公式表示:模型最后输出的损失等于之前每一个时间片的损失之和 左栏第三个公式开始展开推导,右栏第一行中的ss代表...
前面我们介绍过CNN中普通的BP反向传播算法的推导,但是在RNN(比如LSTM)中,反向传播被称作BPTT(Back Propagation Through Time),它是和时间序列有关的。 Back Propagation Through Time A few weeks ago I released some code on Github to help people understand how LSTM’s work at the implementation level. The...
推导公式如下: 上面的公式在整个BPTT乃至整个BP网络里都是非常常见的了。具体推导如下,做个演示: 那么如果这个误差信号一直往过去传呢,假设任意两个节点u, v他们的关系是下面这样的: 那么误差传递信号的关系可以写成如下的递归式: 继续说上面的公式,n表示图中一层神经元的个数,这个公式不难理解,要求从t时刻某节点...
建议看参考1的,因为他的字好看 :) 资料参考: 1.deeplearning.ai 第五课第一周编程作业第一部分 lstm 反向传播部分的公式更正及推导 2.LSTM-基本原理-前向传播与反向传播过程推导 手写推导(可以点开大图看): 1. FP: 2. BPTT:
而BPTT反向传播的激活函数Tanh术语双曲正切 -1 到1之间。有效解决上述问题。 BPTT反向传播推导公式 LSTM BPTT算法 前向推导 前向推导假如上一层节点i,j,k...等一些节点与本层的节点w有链接。那么节点w的值如何计算? 通过上一层的i,j,k等节点以及对应的连接权值(W)进行加权和运算,最终结果再加上一个偏执项...
通俗来讲,BPTT其实就是在展开的RNN上进行传统的反向传播。 是对S 自己的连式法则,例如: 所以对 W 求导的公式可重写成: 对V 求导同理。 梯度消失 对于上面推导的公式: 其中 = = 对于sigmoid函数来说,f ' 的值是一直小于 1 的。 当W 矩阵最大特征值也小于 1 时, 随 t-k 越大,小于 1 的数不断连...
BPTT反向传播推导公式 LSTM BPTT算法 前向推导 前向推导假如上一层节点i,j,k...等一些节点与本层的节点w有链接。那么节点w的值如何计算? 通过上一层的i,j,k等节点以及对应的连接权值(W)进行加权和运算,最终结果再加上一个偏执项,最后通过非线性函数(又称激活函数),若ReLu,sigmoid等函数,最后得到的结果就是...