1）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。 2）用自己的话总结“
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2024-09-30 19:14:08
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首先可以记忆的一些宏观印象是：梯度（grad），旋度(rot)都是向量，散度(div)是一个值或者表达式。令u=u(x,y,z)u=u(x,y,z) 则：梯度：grad(u)=(u′(x),u′(y),u′(z))grad(u)=(u′(x),u′(y),u′(z)) ==>即偏导数构成的向量，可以代入具体值。grad操作的对象是函数。散度:div(p(x,y,z),q(x,y,z),r(x
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2024-02-22 22:16:43
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目录直观感受梯度消失和爆炸（特例）数学感受梯度消失和梯度爆炸简单回忆 反向传播（BP） 的流程：简单回忆 SimpleRNN 模型：开始BPTT干掉它:)简单回忆LSTMLSTM中的BPTT缓解梯度消失/爆炸问题 LSTM现在都已经成为一个标准RNN，大家说RNN多半指的是LSTM，而最开始的RNN多称为 Simple RNN。所以本文主要是对于SimpleRNN为什么会存在 梯度消失/爆炸问
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2024-04-03 11:06:37
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梯度消失主要是因为网络层数太多，太深，导致梯度无法传播。本质应该是激活函数的饱和性。
DNN结果出现nan值？
梯度爆炸，导致结果不收敛。都是梯度太大惹的祸，所以可以通过减小学习率（梯度变化直接变小）、减小batch size（累积梯度更小）、 features规格化（避免突然来一个大的输入）。 RNN的梯度爆炸和消失问题不幸的是，实践中前面介绍的几种RNNs并不能很好的处理较长的序列。
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2024-03-23 11:22:30
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目录 梯度消失原因之一：激活函数 梯度消失原因之二：初始化权重 不同损失函数下RNN的梯度消失程度对比 实践中遇到梯度消失怎么办？ 参考资料在实践过程中，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t
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2024-04-25 12:43:09
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之前的RNN，无法很好地学习到时序数据的长期依赖关系。因为BPTT会发生梯度消失和梯度爆炸的问题。RNN梯度消失和爆炸对于RNN来说，输入时序数据xt时，RNN 层输出ht。这个ht称为RNN 层的隐藏状态，它记录过去的信息。语言模型的任务是根据已经出现的单词预测下一个将要出现的单词。学习正确解标签过程中，RNN层通过向过去传递有意义的梯度，能够学习时间方向上的依赖关系。如果这个梯度在中途变弱（甚
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2024-03-05 14:29:05
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Batchnorm是深度学习发展以来提出的最重要的成果之一了，目前已经被广泛的应用到了各大网络中，具有加速网络收敛速度，提升训练稳定性的效果，Batchnorm本质上是解决反向传播过程中的梯度问题。batchnorm全名是batch normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范化到均值为0，方差为1保证网络的稳定性。结合上面的实验，作者们认为神经网络的退化才是难
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2024-05-11 09:53:24
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主要是个人备忘录，很不完整和规范。 基本都省略了偏置。简单RNN数学公式\[ h_{t}=g(W^{(h)}h_{t-1}+W^{(x)}x_t) \\ y_{t}=f(Vh_t) \] 简单解释就是，对于每个位置，输入保存的上一个状态 \(h_{t - 1}\)和输入\(x_t\)，然后输出新的状态\(h_t\)，这个操作一般是线性变换再接一个激活函数，比如\(tanh，sigmoid\)，然后
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2024-10-25 15:12:43
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vanishing gradients and fancy RNNs（RNN家族与梯度消失） 文章目录vanishing gradients and fancy RNNs（RNN家族与梯度消失）内容大纲：Vanishing gradientExploding gradient如何修复vanishing gradient的问题LSTM（Long short-Term Memory）LSTM是如何解决
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2024-07-19 17:09:01
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1 线性目标的梯度优化 损失函数： 算法1 : 批量梯度下降BGD 每次迭代使用所有样本来对参数进行更新。 损失函数：代数形式： 矩阵形式： 更新： &nbs
梯度消失和梯度爆炸在训练神经网络的过程中是常常出现的。其实，梯度消失与梯度爆炸归根结底是一种情况，大家继续往下看。在学习机器学习之前，我自己也搜索了很多资料，但一些博客对于一些初学者并不适用，讲的比较专业。
建议：如果是研究生的话，建议还是先去读一下BP算法（反向传播那篇论文），理解会更加深刻。
先说一下，梯度消失和梯度爆炸的原因：梯度消失的原因：一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失
NNDL 实验七 循环神经网络（2）梯度爆炸实验6.2 梯度爆炸实验6.2.1 梯度打印函数【思考】什么是范数，什么是L2范数，这里为什么要打印梯度范数？6.2.2 复现梯度爆炸现象6.2.3 使用梯度截断解决梯度爆炸问题【思考题】梯度截断解决梯度爆炸问题的原理是什么？总结参考链接 6.2 梯度爆炸实验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
“LSTM 能解决梯度消失/梯度爆炸”是对 LSTM 的经典误解。这里我先给出几个粗线条的结论，详细的回答以后有时间了再扩展：1、首先需要明确的是，RNN 中的梯度消失/梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/梯度爆炸的含义不一样。MLP/CNN 中不同的层有不同的参数，各是各的梯度；而 RNN 中同样的权重在各个时间步共享，最终的梯度 g = 各个时间步的梯度 g_
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2024-04-22 20:32:38
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一、什么是循环神经网络循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN），历史啊，谁发明的都不重要，说了你也记不住，你只要记住RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN，等等。另外你需要记住RNN的特点，RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，利用了RNN的这种能力，使深度学习模型在解决语音识别
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2023-11-20 01:34:41
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四、作用前三条最重要1）防止梯度消失与梯度爆炸（1）关于梯度消失以sigmoid函数为例子，sigmoid函数使得输出在[0,1]之间。 事实上x到了一定大小，经过sigmoid函数的输出范围就很小了，参考下图 如果输入很大，其对应的斜率就很小，我们知道，其斜率（梯度）在反向传播中是权值学习速率。所以就会出现如下的问题， 在深度网络中，如果网络
Batch Normalization原理解析 目录Batch Normalization原理解析前言1.1梯度消失和梯度爆炸2.1内部协方差转移3.1Batch Normalization原理 前言本文章是自己参考一些书籍和博客整理的一些Batch Normalization相关资料，通篇是基于自己的理解进行的整理，以作为日后参考使用。参考资料在文后贴出。Batch Normalization可
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2024-06-20 17:16:18
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首先简介梯度法的原理。首先一个实值函数$R^{n} \rightarrow R$的梯度方向是函数值上升最快的方向。梯度的反方向显然是函数值下降的最快方向，这就是机器学习里梯度下降法的基本原理。但是运筹学中的梯度法略有不同，表现在步长的选择上。在确定了梯度方向(或反方向)是我们优化目标函数值的方向后，我们不能够直接获得最佳的步长。常规的做法是选定一个固定的步长，而运筹学中的做法是将问题转化为一个
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2023-05-27 12:27:32
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RNN的时间反向传播原理 本节将介绍循环神经网络中梯度的计算和存储方法，即通过时间反向传播（back-propagation through time）。正向传播在循环神经网络中比较直观，而通过时间反向传播其实是反向传播在循环神经网络中的具体应用。我们需要将循环神经网络按时间步展开，从而得到模型变量和参数之间的依赖关系，并依据链式求导法则应用反向传播计算并存储梯度。1. 定义模型简单起见，我们考
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2024-10-25 14:57:11
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BN层的作用主要有三个：加快网络的训练和收敛的速度控制梯度爆炸防止梯度消失防止过拟合分析：（1）加快收敛速度：在深度神经网络中中，如果每层的数据分布都不一样的话，将会导致网络非常难收敛和训练，而如果把 每层的数据都在转换在均值为零，方差为1 的状态下，这样每层数据的分布都是一样的训练会比较容易收敛。（2）防止梯度爆炸和梯度消失：以sigmoid函数为例，sigmoid函数使得输出在[0,1]之间，
