Recurrent neural networks: vanishing and exploding gradients are not the end of the story 目录 0. 摘要 1.梯度消失和梯度爆炸 2. 记忆的诅咒 2.1 直觉 2.2 线性对角 RNN 中的信号传播 2.3 将分析扩展到非对角情况 3. 减轻记忆诅咒 3.1 一个解决方案:归一化和重新参数化 3.2 多种 RNN 架构隐式缓解了记...
解决梯度爆炸可以用Gradient clipping, 简单的办法就是当梯度达到某个阈值的时候去scaling down这个梯度, 强制缩小梯度, 同时保证梯度的方向不改变. 当然vanishing/exploding gradient并不只是RNN的问题, 非线性的激活函数就会导致vanishing/exploding gradient的发生. 解决方法是增加更多网络直接连接不同层, 那么中间的层...
当然是is,因为我们明白这句话的语法结构来看,在依赖树上,__应该是与writer相连的,但RNN却很容易填成are,这就是由于gradient vanishing的问题所导致的,对于其来说,最近的单词的梯度信号更强,所以其很容易犯错,也存在很多paper提出了其的这一点问题。 Exploding gradient 为什么梯度爆炸是一个问题? 大家注意不要把梯...
A summary: vanishing/exploding gradient comes from the repeated application of the recurrent weight matrix [2]. That the spectral radius of the recurrent weight matrix is bigger than 1 makes exploding gradientspossible(it is a necessary condition), while a spectral radius smaller than 1 makes it ...
solve vanishing 先pass 下 solve exploding 有种方法叫做, Gradient clipping: If the norm of the gradient is greater than some threshhold (阀值), scale it down before applying SGD update. 如下图所示, 对参数向量 g 取模, 如果它大于某个阀值, 就 将其更新为 (下图) 相当于对 g 进行了一个缩放...
RNN的 vanishing/exploding gradient problem 是指在训练过程中,梯度可能会逐步衰减(vanishing)或者逐步放大(exploding),从而导致模型的训练效果不佳。这主要是因为RNN中的隐藏状态和梯度都是通过递归计算的,而递归计算的过程中,梯度可能会逐步衰减或者放大。
Solutions to the vanishing gradient problem In case of exploding gradient, you can: stop backpropagating after a certain point, which is usually not optimal because not all of the weights get updated; penalize or artificially reduce gradient; put a maximum limit on a gradient. In case of vanis...
因此,在非常深的神经网络(具有大量隐藏层的网络)中,梯度会随着向后传播而消失或爆炸,从而导致梯度消失与爆炸(Vanishing and Exploding Gradient)。 MLP无法捕获处理序列数据所需的输入数据中的顺序信息。 现在,让我们来看看如何通过两种不同的架构——循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)来克服MLP的局限性。
但是,LSTM 在很大程度上缓解了一个在 RNN 训练中非常突出的问题:梯度消失/爆炸(Gradient Vanishing/Exploding)。这个问题不是 RNN 独有的,深度学习模型都有可能遇到,但是对于 RNN 而言,特别严重。 梯度消失和梯度爆炸虽然表现出来的结果正好相反,但出现的原因却是一样的。
梯度趋近于0和无穷大的情况,分别被称为梯度弥散( vanishing gradient)和梯度爆炸( exploding gradient)。 梯度弥散问题,可以通过改进优化方法(Rmsprop/Adam)或者下篇介绍的RNN变体模型来缓解; 梯度爆炸问题,可以通过牺牲训练效率,调低学习率来改善;这里介绍另一种应对方法:梯度裁剪。