从直觉上来讲，RNN可以被视为不同层之间共享相同参数的、非常深的前馈网络。对于S-RNN，梯度包括了对于同一个矩阵W的重复的乘法，因而使得梯度非常容易消失或者爆炸。门机制在某种程度上通过避免对单一矩阵进行重复的乘法操作从而缓解了这一问题。 想进一步的了解RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，参考Bengio等人[2016]中的10.7节。想要了解在LSTM(GRU)中使用门结构的动机以及它们和解决RN
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2023-08-21 13:25:05
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什么是梯度消失？定义：梯度消失 （Vanishing Gradients） 在梯度下降中， 随着算法反向的反馈， 梯度会越来越小，最终没有变化，此时并没有收敛到比好的解，这就是梯度消失的问题。梯度爆炸 梯度爆炸原理跟梯度消失一样，反向传播时，导数大于1，导致梯度增加。解释：梯度消失，好比你在往下走楼梯，楼梯的梯度很小，你感觉不到在下楼......放在ml里面，就是在梯度下降公式里wi =
目录什么是梯度消失梯度消失产生的原因梯度消失解决方法什么是梯度消失梯度消失问题( vanishing gradient)是在早期的BP网络中比较常见的问题。这种问题的发生会让训练很难进行下去，看到的现象就是训练不再收敛——Loss过早地不再下降,而精确度也过早地不再提高。梯度消失产生的原因我们还是来看一个具体的例子: 就是两个节点首尾相接组成的神经网络(应该说连“线”都算不上)，这其中位
梯度爆炸与梯度消失是神经网络中最常见的问题之一，常出现于神经网络模型在反向传播时，由于需要对权重进行更改，所以存在梯度爆炸与梯度消失的风险。 梯度爆炸：在BP网络之中，由于激活函数的原因，导致反向传播时，样本的梯度越来越大，导致权
# 梯度消失的问题及解决方法
## 引言
在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种常用的神经网络模型，用于图像识别、语音识别等领域。然而，在训练过程中，我们可能会遇到梯度消失的问题，导致网络无法收敛或收敛得很慢。本文将介绍梯度消失问题的原因，并提供一种解决方法。
## 梯度消失问题
梯度消失问题指的是在反向传播过程中，梯度的
如何理解梯度爆炸和梯度消失何为梯度消失，产生的原因是什么？梯度消失的最核心原因是，选择的优化方法不能很好的应对多层结构。在利用链式法则，求导的过程中导致梯度逐层衰减，最后消失。反之如果每次求导之后，梯度的值大于1，通过累乘就会产生爆炸的结果，即梯度爆炸。梯度消失带来的后果是：较深的神经元中的梯度变为零，或者说，消失了。这就导致神经网络中较深的层学习极为缓慢，或者，在最糟的情况下，根本不学习。神经元
原创
2023-05-18 11:08:35
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2019-08-27 15:42:00 问题描述：循环神经网路为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题，有哪些改进方案。 问题求解： 循环神经网络模型的求解可以采用BPTT（Back Propagation Through Time，基于时间的反向传播）算法实现，BPTT实际上是反向传播算法的简单变种
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2019-08-27 16:07:00
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在此之前，我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积神经网络，这两种结构有一个特点，就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位，比如输入是一张图片，网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入，比如预测视频中下一帧的播放内容，那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入， 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力，一种特殊结构的神经网络——递归神经网
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2023-06-22 00:48:39
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1、梯度爆炸和梯度消失 训练很深的神经网络时，随着层数的增加，导数会出现指数级的下降，则导致梯度消失。或者指数级的增加，导致梯度爆炸；本质是梯度传递的链式法则所导致的矩阵高次幂（反向传播会逐层对函数求偏导相乘）；1）梯度消失 网络层之间的梯度（值小于 1.0）重复相乘导致的指数级减
层数比较多的神经网络模型在训练时也是会出现一些问题的，其中就包括梯度消失问题（gradient vanishing problem）和梯度爆炸问题（gradient exploding problem）。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。 例如，对于下图所示的含有3个
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2019-06-22 22:22:00
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主要内容梯度检测随机初始化神经网络算法步骤总结一、梯度检测在采用反向传播算法时很容易产生于一些小的 bug(程序错误)，当它与梯度算法或者其他算法一起工作时，看起来能正常运行并且代价函数也在逐渐变小，但最后的到的神经网络的误差会比无 bug 的情况下高出一个量级，这时采用梯度检测就能很好的避免这些问题在每次使用神经网络或者其他复杂模型中实现反向传播或者类似梯度下降算法时，都建议做梯度检测梯度检验的
神经网络中的梯度爆炸一、什么事梯度爆炸？“梯度爆炸指神经网络训练过程中大的误差梯度不断累积，导致模型权重出现重大更新。会造成模型不稳定，无法利用训练数据学习” 误差梯度是神经网络训练过程中计算的方向和数量，用于以正确的方向和合适的量更新网络权重。 在深层网络或循环神经网络中，误差梯度可在更新中累积，变成非常大的梯度，然后导致网络权重的大幅更新，并因此使网络变得不稳定。在极端情况下，权重的值变得非常
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2023-09-16 22:17:00
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之前刚开始学神经网络的时候的一些笔记。最近发现一个综述性论文不错： 《Recent Advances in Convolutional Neural Networks》梯度下降：导出的梯度方向是函数值增大的方向，因此最小值应该减去梯度，也就是向梯度的反方向走 （1）批量梯度下降BGD 全部m个样本总体的平均来更新参数。训练慢，但参数容易得到最优。样本数据集小的时候用 （2）随机梯度下降SGD m个
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2023-10-29 09:06:35
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简单的花一点时间总结一下梯度的计算情况。要尽量少花一点的时间来总结基础知识，多去写写代码，调一下bug，再不调连debug都忘了。什么是梯度下降法？什么又是梯度？只看概念的话记不住，主要是理解。梯度：高数的知识，是个向量，每点只有一个梯度。=梯度的方向：与这个函数在该点增长最快的方向一致。梯度的大小：|梯度|=max(方向导数)，具体概念都是高数的知识。上式要一阶可导。梯度下降法：求损失函数最小值
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2023-09-04 11:23:11
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先构造一个如下图所示的简单神经网络图中的直线均表示从左到右的箭头。我们的目标是求字典型变量grads，grads['W']表示损失函数关于权重W的梯度，grads['b']表示损失函数关于偏置b的梯度。如下图所示我们构造一个神经网络类simpleNet来实现求梯度的的目标，代码如下所示import sys,os
sys.path.append(os.pardir)
import numpy as
本文是Andrew Ng在Coursera的机器学习课程的笔记。整体步骤确定网络模型初始化权重参数对于每个样例，执行以下步骤直到收敛计算模型输出：forward propagation计算代价函数：比较模型输出与真实输出的差距更新权重参数：back propagation确定网络模型神经网络模型由输入层（layer 1）、中间层（layer 2,..,L-1）、输出层（layer L）三部分组成。
当我们需要解决一个非常复杂的问题，例如在高分辨率图像中检测数百种类型的对象，我们可能需要训练一个非常深的DNN，可能需要几十层或者上百层，每层包含数百个神经元，通过成千上万个连接进行连接，我们会遇到以下问题：首先，梯度消失或梯度爆炸其次，训练缓慢第三，训练参数大于训练集的风险梯度消失的原因：生物神经元似乎是用 Sigmoid（S 型）激活函数活动的，因此研究人员在很长一段时间内坚持 Sigmoid
梯度消失与梯度爆炸问题 反向传播算法的工作原理是从输出层到输入层次，并在此过程中传播误差梯度。一旦算法计算出损失函数相对于每个参数的梯度，可以使用这些梯度以梯度下降步骤来更新每个参数。 随着算法向下传播到较低层，梯度通常会越来越小。结果梯度下降更新使较低层的连接权重保持不变，训练不能收敛到一个良好的 ...
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2021-09-26 21:15:00
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（PS：因时间关系，本文是口水话，很少公式。需要一定神经网络知识的小伙伴才看的懂哦。如有不对，请批评指正）-----下面进入正题------------------------------1. 众所周知，神经网络中的激活函数，很多都是用的S型函数。（sigmiod函数）2. 当神经网络层次够深的时候，更新权重，也许会出现梯度消失！！！原因如下：1 神经网络用的是梯度下降法，来进行每次更新网络的权重
什么是梯度消失?如何加快梯度下降的速度累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和
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2023-10-18 23:51:40
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