目录

1.RNN网络:通过时间反向传播(through time back propagate TTBP)

2.RNN梯度分析 

2.1隐藏状态和输出

2.2正向传播:

2.3反向传播: 

 2.4问题瓶颈:

 3.截断时间步分类:

4.截断策略比较

 5.反向传播的细节

​编辑​编辑​编辑

 6.结论


 

1.RNN网络:通过时间反向传播(through time back propagate TTBP)

  • 1.RNN计算梯度:链式法则计算梯度
  • 2.计算瓶颈:长链路带来的不确定性

2.RNN梯度分析 

2.1隐藏状态和输出

2.2正向传播: 

2.3反向传播: 

 2.4问题瓶颈:

蝴蝶效应,泛化性能差

 3.截断时间步分类:

常规截断、随机截断

4.截断策略比较

 5.反向传播的细节

 6.结论

记住结论: RNN网络的反向传播比较复杂, 容易发生梯度消失和梯度爆炸. 

                 从而引出梯度释放和梯度截断 ——>解决梯度爆炸问题

Logo

有“AI”的1024 = 2048,欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐