理由一:如果不共享权值, RNN的参数量会很大。序列长度越长, 参数量越多。共享权值起到了正则化的作用。 理由二:共享权值可以看成是一种先验知识。科学家认为, 在处理每一个时刻的输入时, 用相同的权值就可以了。 理由三:共享权值使得RNN可以灵活的处理任意长度的输入序列。以不变应万变。 RNN的损失函数: 为什...
在实践过程中,RNN的一个缺点是在训练的过程中容易梯度消失。 梯度消失原因之一:激活函数 sigmod的导函数峰值为0.25,由于反向传播的距离越长,连乘的小数越多,所以sigmod一定会产生梯度消失,并且很严重。但是因为tanh的导函数峰值为1,所以tanh造成的梯度消失的程度比sigmod更小。这一段的结论应该是比较简单易懂的。 那...
exploding gradients是比较明显的,梯度会变成NaN并且代码会崩溃; 在预定义的阈值前对梯度进行修剪是一个简单而有效的解决梯度爆炸问题的方案 Vanishing gradients问题更复杂因为它的出现并不明显,而且不太清楚如何解决。 幸运的是有一些方法可以解决vanishing gradient problem。对于W矩阵适当的初始化可以减少vanishing gradient...
vanishing gradient a problem? 梯度消失使RNN在学习使更依赖于周围的步骤,远处的信号经过多个时间步的梯度传导会变得很小。 在RNN中,梯度可以解释为过去时间步对现在时间步的影响...GRU 梯度消息和爆炸不只是RNN中,各种深度网络中都存在这个问题。所以各种各样的解决方法(见ppt)。 Bidirectional RNNs 考虑的序列可能...
1. LSTM避免RNN的梯度消失(gradient vanishing) RNN的本质是在网络内部维护了一个状态 StSt,其中 tt 表示时间且 StSt 可递归计算。 传统的RNN总是用“覆写”的方式计算状态:St=f(St−1,xt)St=f(St−1,xt), 其中f(·)f(·)表示仿射变换外面在套一个Sigmoid, StSt 表示输入序列在时刻 tt的值。根据...
1997年,Hochreiter和Schmidhuber提出了长短时记忆单元(Long Short-Term Memory, LSTM)用于解决标准循环神经网络时间维度的梯度消失问题(vanishing gradient problem)。标准的循环神经网络结构存储的上下文信息的范围有限,限制了RNN的应用。LSTM型RNN用LSTM单元替换标准...
1997年,Hochreiter和Schmidhuber提出了长短时记忆单元(Long Short-Term Memory, LSTM) 用于解决标准循环神经网络时间维度的梯度消失问题(vanishing gradient problem)。标准的循环神经网络结构存储的上下文信息的范围有限,限制了RNN的应用。LSTM型RNN用LSTM单元替换标准结构中的神经元节点,LSTM单元使用输入门、输出门和遗忘门...
[9] Hochreiter S. The Vanishing Gradient Problem During Learning Recurrent Neural Nets and Problem Solutions[J]. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 1998, 06(02):-. [10] Dyer C, Kuncoro A, Ballesteros M, et al. Recurrent Neural Network Grammars[C]/...
LSTM解决Gradient vanishing problem LSTM网络: LSTM的BPTT过程(考虑gradient): LSTM的forward pass过程: 只需要把data带进去就可以求每个neural的output LSTM的backward pass过程: 遇到了一个”+”,我们可以把这个看成一个activation function。input:a/b,output:a+b,微分值为1。
然后呢就是关于Vanishing Gradient Problem (梯度消失) 从而引出 LSTM 和 GRU ... 还有各种变体, 如 Bidirectional -RNN; Multi - layer - RNN... 梯度消失与爆炸 这是神经网络都可能会存在问题, 因为训练大多基于BP 算法的, 从数学上看就是 多元函数求偏导, 以及求导过程中应用链式法则. 中间就是很多项相...