RNN梯度消失和爆炸

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也可以参考：解释的也很清晰

建议先看第一个

一，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。

二，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  求偏导（其他时刻类似）：

可以看出对于  求偏导并没有长期依赖，但是对于  求偏导，会随着时间序列产生长期依赖。因为  随着时间序列向前传播，而  又是 的函数。

根据上述求偏导的过程，我们可以得出任意时刻对  求偏导的公式：

 （觉得k应该从k=1开始）

任意时刻对 求偏导的公式同上。

三，如果加上激活函数，  ，

其中tanh' = [0,1]

这里的，其中

激活函数tanh和它的导数图像如下。

1）由上图可以看出 ，对于训练过程大部分情况下tanh的导数是小于1的，只有当 ，此时导数等于1；

2）如果  也是一个大于0小于1的值，则当t很大时,使得tanh' * W_s < 1

  

就会趋近于0，和 (0.9*0.8)^50趋近与0是一个道理。

3）同理当  很大时，具体指（比如tanh' = 0.1，而=99，则相乘为9.9），使得tanh' * W_s > 1

  

就会趋近于无穷，这就是RNN中梯度消失和爆炸的原因。

至于怎么避免这种现象，让我在看看  梯度消失和爆炸的根本原因就是  这一坨，要消除这种情况就需要把这一坨在求偏导的过程中去掉，至于怎么去掉，一种办法就是使  另一种办法就是使  。其实这就是LSTM做的事情，至于细节问题我在LSTM如何解决梯度消失问题这篇文章中给出了介绍。

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总结：

梯度消失：一句话，RNN梯度消失是因为激活函数tanh函数的倒数在0到1之间，反向传播时更新前面时刻的参数时，当参数W初始化为小于1的数，则多个(tanh函数’ * W)相乘，将导致求得的偏导极小（小于1的数连乘），从而导致梯度消失。

梯度爆炸：当参数初始化为足够大，使得tanh函数的倒数乘以W大于1，则将导致偏导极大（大于1的数连乘），从而导致梯度爆炸。