经典的RNN结构如下图所示： 假设我们的时间序列只有三段， 为给定值，神经元没有激活函数，则RNN最简单的前向传播过程如下：假设在t=3时刻，损失函数为 。则对于一次训练任务的损失函数为 ，即每一时刻损失值的累加。使用随机梯度下降法训练RNN其实就是对 以及 求偏导，并不断调整它们以使L尽可能达到最小的过程。现在假设我们我们的时间序列只有三段，t1，t2，t3。我们只对t3时刻的
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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因为根据链式法则，最靠近input的参数更新值为后面每一层梯度相乘，这样参数0~1的累乘会造成梯度消失，接近于0。 梯度爆炸一般是不稳定的模型或者计算造成，如某一层梯度过大。 ...
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2021-08-18 09:41:00
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梯度消失和爆炸, 是神经网络都会遇到问题, 最能理解, 反而从数学上, 梯度意义 和 梯度下降法(参数更新) 这块就能理解.
原创
2022-08-22 13:32:56
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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
梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。 其实梯度爆炸和梯度消失问题都是因为网络太深，网络权值更新不稳定造成的，本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应。对于更普遍的梯度消失问题，可以考虑用ReLU激活函数取代sigmoid激活函数。另外，LSTM的结构设计也可以改善RNN中的
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2020-04-07 14:21:00
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梯度消失、梯度爆炸 梯度消失：这本质上是由于激活函数的选择导致的， 最简单的sigmoid函数为例，在函数的两端梯度求导结果非常小（饱和区），导致后向传播过程中由于多次用到激活函数的导数值使得整体的乘积梯度结果变得越来越小，也就出现了梯度消失的现象。 梯度爆炸：同理，出现在激活函数处在激活区，而且权重W过大的情况下。但是梯度爆炸不如梯度消失出现的机会多。 ...
原创
2018-08-27 09:31:27
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“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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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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#0 概述 在神经网络模型中，如果网络的层数很多，则可能会出现梯度爆炸或者梯度消失问题。顾名思义，梯度爆炸意思是梯度太大了，可能会超出计算机可表示的数值范围；梯度消失意思是梯度太小了。 #1 梯度爆炸 ##1.1 梯度爆炸的成因 以多层感知机为例，第t层的输出为： \(f_{t}(h^{t-1})= ...
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2021-08-16 21:09:00
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1. LSTM避免RNN的梯度消失（gradient vanishing）2. LSTM避免RNN的梯度爆炸3. GRU 与 LSTM 比较4 Batch Normalization 到 Group NormalizationBatch NormalizationGroup Normalization 1. LSTM避免RNN的梯度消失（gradient vanishing）RNN的本质
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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RNN 梯度消失&梯度爆炸目录RNN 梯度消失&梯度爆炸1. 深层网络角度解释梯度消失和梯度爆炸2. 激活函数角度解释梯度消失和梯度爆炸3. RNN中的梯度消失和CNN的梯度消失有区别4. 梯度消失、爆炸的解决方案4.1 梯度爆炸的解决方案：4.2 梯度消失的解决方案：4.2.1 选择relu、leakrelu、elu等激活函数：4.2.2 使用Batchnorm（batch no
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2024-05-06 10:45:15
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概念梯度不稳定在层数比较多的神经网络模型的训练过程中会出现梯度不稳定的问题。损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。因为神经网络的反向传播算法是从输出层到输入层的逐层向前进行链式求导，前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积，当存在神经网络层数过多时，就有可能出现了梯度不稳定场景。梯度消失在神经网络反向传播中，当梯度从后往前传时，梯度不断减小，最后变为零，此时，浅层的
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2024-09-03 13:20:10
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