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  • 这篇文章对梯度爆炸和梯度消失的解释很好。 关于LSTM解决梯度消失问题,参考这篇文章,对于这其中的一些图,可以参考这篇文章。 这里对LSTM的图做一下标注:

    这篇文章对梯度爆炸和梯度消失的解释很好。

    关于LSTM解决梯度消失问题,参考这篇文章,对于这其中的一些图,可以参考这篇文章
    这里对LSTM的图做一下标注:
    在这里插入图片描述

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  • RNN梯度消失和爆炸原因 以及 LSTM如何解决梯度消失问题

    RNN梯度消失和爆炸的原因 以及 LSTM如何解决梯度消失问题

    参考文章:

    (1)RNN梯度消失和爆炸的原因 以及 LSTM如何解决梯度消失问题

    (2)https://www.cnblogs.com/jins-note/p/10853788.html


    备忘一下。


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  • LSTM解决RNN梯度消失问题

    千次阅读 2018-08-22 09:57:03
    原文:简明解释   先上一张LSTM的经典图: 至于这张图详细介绍请参考:...RNN梯度消失和爆炸原因这篇文章中提到RNN结构可以抽象成下面这幅图: 而LSTM可以抽象成这样:       ...

    原文:简明解释

     

    先上一张LSTM的经典图:

    至于这张图的详细介绍请参考:Understanding LSTM Networks

    下面假设你已经阅读过Understanding LSTM Networks这篇文章了,并且了解了LSTM的组成结构。

    RNN梯度消失和爆炸的原因这篇文章中提到的RNN结构可以抽象成下面这幅图:

    而LSTM可以抽象成这样:

     

     

     

     

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  • LSTM解决梯度消失/梯度爆炸”是对 LSTM 经典误解。这里我先给出几个粗线条结论,详细回答以后有时间了再扩展: 1、首先需要明确是,RNN 中梯度消失/梯度爆炸和普通 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/...

    转自知乎@Towser 原链接



     

    “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_t 的和。

    2、由 1 中所述的原因,RNN 中总的梯度是不会消失的。即便梯度越传越弱,那也只是远距离的梯度消失,由于近距离的梯度不会消失,所有梯度之和便不会消失。RNN 所谓梯度消失的真正含义是,梯度被近距离梯度主导,导致模型难以学到远距离的依赖关系。

    3、LSTM 中梯度的传播有很多条路径这条路径上只有逐元素相乘和相加的操作,梯度流最稳定;但是其他路径(例如 )上梯度流与普通 RNN 类似,照样会发生相同的权重矩阵反复连乘。

    4、LSTM 刚提出时没有遗忘门,或者说相当于 ,这时候在 直接相连的短路路径上, 可以无损地传递给 ,从而这条路径上的梯度畅通无阻,不会消失。类似于 ResNet 中的残差连接。

    5、但是在其他路径上,LSTM 的梯度流和普通 RNN 没有太大区别,依然会爆炸或者消失。由于总的远距离梯度 = 各条路径的远距离梯度之和,即便其他远距离路径梯度消失了,只要保证有一条远距离路径(就是上面说的那条高速公路)梯度不消失,总的远距离梯度就不会消失(正常梯度 + 消失梯度 = 正常梯度)。因此 LSTM 通过改善一条路径上的梯度问题拯救了总体的远距离梯度

    6、同样,因为总的远距离梯度 = 各条路径的远距离梯度之和,高速公路上梯度流比较稳定,但其他路径上梯度有可能爆炸,此时总的远距离梯度 = 正常梯度 + 爆炸梯度 = 爆炸梯度,因此 LSTM 仍然有可能发生梯度爆炸。不过,由于 LSTM 的其他路径非常崎岖,和普通 RNN 相比多经过了很多次激活函数(导数都小于 1),因此 LSTM 发生梯度爆炸的频率要低得多。实践中梯度爆炸一般通过梯度裁剪来解决。

    7、对于现在常用的带遗忘门的 LSTM 来说,6 中的分析依然成立,而 5 分为两种情况:其一是遗忘门接近 1(例如模型初始化时会把 forget bias 设置成较大的正数,让遗忘门饱和),这时候远距离梯度不消失;其二是遗忘门接近 0,但这时模型是故意阻断梯度流的,这不是 bug 而是 feature(例如情感分析任务中有一条样本 “A,但是 B”,模型读到“但是”后选择把遗忘门设置成 0,遗忘掉内容 A,这是合理的)。当然,常常也存在 f 介于 [0, 1] 之间的情况,在这种情况下只能说 LSTM 改善(而非解决)了梯度消失的状况。

     
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  • LSTM解决RNN梯度消失、爆炸问题~~

    千次阅读 2019-03-01 20:22:51
    转自知乎作者:沉默中思索 ...先上一张LSTM的经典图: 至于这张图详细介绍请参考:Understanding LSTM Networks 下面假设你已经阅读过Understanding LSTM Networks这篇文章了,并且了解了LSTM...
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  • 本篇文章参考于 RNN梯度消失和爆炸的原因、Towser关于LSTM如何来避免梯度弥散和梯度爆炸?的问题解答、Why LSTMs Stop Your Gradients From Vanishing: A View from the Backwards Pass。 看本篇文章之前,建议自行...
  • Retrieved fromhttps://kexue.fm/archives/7888”,个人认为这是我看到第一篇讲清楚LSTM解决梯度弥散机制文章,特此记录,同时感谢大佬@苏剑林! 原文地址:https://kexue.fm/archives/7888 ...
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    千次阅读 2019-08-23 10:30:35
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  • 谈谈RNN的梯度消失/爆炸问题

    千次阅读 2020-11-30 14:06:37
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空空如也

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lstm解决梯度消失的问题