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。
。。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...
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...
其中是学习率,是损失函数在w处的导数,针对RNN在结构上很深的特征,会产生梯度消失和梯度爆炸,其中需要了解下什么是梯度消失和梯度爆炸,梯度消失指的是,RNN在某些取值上,导致梯度很小,梯度爆炸指的是,在某些取值上,导致梯度特别大。 如果你的学习率不变的话,那么参数要么几乎不变,要么就是变化剧烈,到时迭代动荡很...
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。
一句话总结为什么RNN会梯度消失和LSTM为什么可以防止梯度消失:RNN会梯度消失是因为后一个状态对前一个状态的梯度连乘。在LSTM中,后一个cell对前一个cell的导数结果可以由几个门控制,这几个门的值是可学习的,网络可以自适应的学习相应的值,控制梯度消失或不消失。 目录
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。 Why LSTM提出的动机是为了解决「长期依赖问题」。 长期依赖(Long Term Dependencies) ...
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...
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的原理和结构 长短时记忆网络（...