在本文的第一部分和第二部分中,我们了解了循环神经网络训练过程中所涉及到的前向传播和反向传播。接下来,我们将着眼于 RNN 中所存在的梯度消失问题,并讨论 LSTM 和 GRU 网络的进展。 博客原址: Part I https://medium.com/learn-love-ai/step-by-step-walkthrough-of-rnn-training-part-i-7aee5672dea3 Par...
然后step by step将Input sequence里的向量带入得到output sequence(具体带入过程就不赘述了,可以看原视频,主要就是后一个hidden layer要加上前一个memory)。因此,在RNN中,input的序列不同时,得到的output也会不同。 有了RNN之后,我们就可以处理上述提到的问题:根据Taipei前面一个单词,就可以判断Taipei到底是目的地...
比如当每个step的gradient noise增大时（使gradient noise增大的操作有：减小batch size，加数据增强，加dr...
而LSTM可以理解为计算htht的另一种方法。 一、长依赖问题 RNNs最吸引人的地方在于它可能够处理那些需要上文信息的任务,比如说使用之前的视频帧来理解当前帧,就像看电影,你前面的没有看,从中间开始看的话肯定就很多没法理解了对吧。假如RNNs能过做这些,那当然是极好的,但是真的可以吗?这还得看情况。 有时候,我...
- Step by Step理解LSTM 本文可以解答: RNN用来解决什么问题,什么样的数据特征适合用它来解决 RNN的缺陷是什么,LSTM,GRU是如何解决这些缺陷的 理解从简单RNN到LSTM的每个模型的结构 RNN提出背景/适用场景 一个问题 我们考虑一下这么一个问题,任意给定一句话,判断句子里的单词是不是人名的一部分。比如输入 ...
上面是训练RNN的第一步,在这篇文章的第二部分将介绍后向传播算法(BPTT),以及如何推导梯度。 感谢您的宝贵时间,欢迎评论或反馈。 博客原址 https://medium.com/learn-love-ai/step-by-step-walkthrough-of-rnn-training-part-i-7aee5672dea3 雷锋网雷锋网...
在《神经网络的梯度推导与代码验证》之vanilla RNN的前向传播和反向梯度推导中,我们学习了vanilla RNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面。本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化。更多相关内容请见《神经网络的梯度推导与代码验证》...
梯度消失和梯度爆炸本质是同一种情况。梯度消失经常出现的原因:一是使用深层网络;二是采用不合适的损失函数,如Sigmoid。梯度爆炸一般出现的场景:一是深层网络;二是权值初始化太大。 1. 深层网络角度解释梯度消失和梯度爆炸 深层网络由许多非线性层堆叠而来,每一层网络激活后的输出为\(f_{i}(x)\),其中\(i\)为...
Illustrated Guide to LSTM’s and GRU’s: A step by step explanation https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21 若想了解更多深度学习内容,不妨关注~假装爱读书的Flora~ 有希望看到的内容也可以告诉我~小学渣尽量满足~ ...
LSTM和GRU的插图指南:逐步解释 https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21 本文编辑:王立鱼 英文原文: https://towardsdatascience.com/animated-rnn-lstm-and-gru-ef124d06cf45 ...