（深度学习）CNN和RNN，LSTM公式推导

最新推荐文章于 2025-06-03 11:15:38 发布
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本文介绍了CNN、RNN及LSTM的前向传播和反向传播过程，重点讨论了LSTM如何缓解梯度消失问题。内容包括CNN的池化层和卷积层误差传播公式，RNN的权重共享导致的梯度问题，以及LSTM的门控机制和参数计算。还探讨了LSTM的多种应用场景及其变种。

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BP的流程：
在这里插入图片描述

CNN

前向：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
反向：
问题一：池化层误差的传播
如果是max池化，则按照前向传播记录的最大值位置，还原此前大小的矩阵，如下图所示：
第一个是误差传播到池化层的误差矩阵
第二个矩阵将误差矩阵的尺寸还原到未池化之前的矩阵大小
第三个矩阵按照max池化，传播梯度
第四个矩阵是按照average池化，传播梯度
在这里插入图片描述
最终得到，未池化前的误差梯度。
公式可以写成：
在这里插入图片描述

问题二：卷积层的误差传播
卷积层误差的传播包括两个部分：误差传播到上一层，以及推导本层的权重W和b的梯度

  1. 传播到上一层

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