造成简单循环网络较难建模长程依赖问题的原因有两个:梯度爆炸和梯度消失。 梯度爆炸问题:比较容易解决,一般通过权重衰减或梯度截断可以较好地来避免; 梯度消失问题:更加有效的方式是改变模型,比如通过长短期记忆网络LSTM来进行缓解。 本节将尝试使用梯度截断的方式进行解决。 采用长度为20的数据集进行实验,训练过程中
在平时运用中,RNN比较深,使得梯度爆炸或者梯度消失问题会比较明显。 5、解决梯度爆炸和梯度消失的方案 1)采使用ReLu激活函数 面对梯度消失问题,可以采用ReLu作为激活函数,下图为ReLu函数: ReLU函数在定义域大于0部分的导数恒等于1,这样可以解决梯度消失的问题,(虽然恒等于1很容易发生梯度爆炸的情况,但可通过设置适当的...
{x}}} 梯度消失和爆炸的根本原因就是 \prod_{j=k+1}^{t}{\frac{\partial{S_{j}}}{\partial{S_{j-1}}} 这一坨,要消除这种情况就需要把这一坨在求偏导的过程中去掉,至于怎么去掉,一种办法就是使 {\frac{\partial{S_{j}}}{\partial{S_{j-1}}}\approx1 另一种办法就是使 {\frac{\part...
,就会趋近于0,和 趋近与0是一个道理。同理当 很大时 就会趋近于无穷,这就是RNN中梯度消失和爆炸的原因。 至于怎么避免这种现象,让我在看看 梯度消失和爆炸的根本原因就是 这一坨,要消除这种情况就需要把这一坨在求偏导的过程中去掉,至于怎么去掉,一种办法就是使 ...
希望和大家一起进步~(开学了事情比较多,有时间再更新) 关注1102 worl 1/2 创建者:小呜猫 收藏 循环神经网络讲解|随时间反向传播推导(BPTT)|RNN梯度爆炸和梯度消失的原因|LSTM及GRU(解决RNN中的梯度爆炸和梯度消失)-跟李沐老师动手学深度学习 9542播放 08 ELMo模型(双向LSTM模型解决词向量多义问题) 3.3万...
您正在训练RNN,发现您的权重和激活都具有NaN的值(“非数字”)。 以下哪项最可能是此问题的原因?A.梯度消失问题B.梯度爆炸问题C.在ReLU激活函数当中z太大D.在sigmoid激活函数当中z太大搜索 题目 您正在训练RNN,发现您的权重和激活都具有NaN的值(“非数字”)。 以下哪项最可能是此问题的原因? A.梯度消失问题...
反向传播(用于优化神网参数):根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式,指导深度网络参数的更新优化。 采取反向传播的原因:首先,深层网络由许多...梯度消失和梯度爆炸 1. 前向传播和反向传播 在讲解梯度消失和梯度爆炸之前,我们需要先了解什么是前向传播和反向传播。 前向传播: 输入层数据开始从前向后,数据逐步...
4、梯度爆炸和梯度消失的原因 激活函数tanh和它的导数图像如下: 由上图可知当激活函数是tanh函数时,tanh函数的导数最大值为1,又不可能一直都取1这种情况,实际上这种情况很少出现,那么也就是说,大部分都是小于1的数在做累乘,若当t很大的时候,∏tj=k−1tanh′W∏j=k−1ttanh′W中的∏tj=k−1tanh′∏...