解决循环神经网络中梯度消失

编程语言 2019-06-28 03:43:16 阅读次数: 0

解决单复数问题—网络深度太深，后面层的输出误差很难影响前面层的计算-----梯度消失
导数值很大或者出现NaN-----梯度爆炸-----梯度修剪

解决梯度消失的方法

1.GRU单元

在这里插入图片描述

2. 长短时间记忆（LSTM）

在这里插入图片描述
GRU的优点：更加简单的模型，更容易创建一个更大的网络，只有两个门，在计算性能上运行的更快，可以扩大模型的规模
LSTM优点：更加灵活和强大，因为有三个门

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转载自blog.csdn.net/shenzhiping12/article/details/93771665

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