1RNN为什么会有梯度消失问题
(1)沿时间反向方向:t-n时刻梯度=t时刻梯度* π(W*激活函数的导数)
 
(2)沿隐层方向方向:l-n层的梯度=l层的梯度*π(U*激活函数的导数)
所以激活函数的导数和W连乘可以造成梯度消失和爆炸;由函数曲线看sigmoid的导数最大是1/4;
 
 
2LSTM可以避免梯度消失问题吗?
由三个门的状态公式,ht为输出,ct为状态单元
 
查看知乎和一些资料,LSTM梯度消失的解决是因为ct和ct-1的导数是ft,也就是遗忘门的值,遗忘门通常接近1。
我理解是解决了LSTM单元图中的最上面那条横向通路ct-1到ct的梯度消失问题;
但ht会通过权重矩阵和下一单元连接,梯度链中也存在梯度消失问题。
 
 
(1)沿时间反向方向:t-n时刻梯度=π( Σ t时刻梯度* 四个状态的W)
 
其中,
 
 
(2)沿隐层方向方向:l-n层的梯度=π(( Σ 四个状态的梯度* W) *l层激活函数的导数 )    
 
 
备注:
激活函数tanh和sigmoid的导函数都是原函数的函数:
 
 
 
 
 
 

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