RNN梯度爆炸与梯度消失

最新推荐文章于 2025-05-19 08:56:33 发布
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博客介绍了矩阵层间梯度对应的雅克比矩阵，当最大特征值大于1会导致梯度爆炸，小于1则会梯度消失。梯度消失使RNN难学习长距离依赖，梯度爆炸可用梯度裁剪缓解，梯度消失前馈网络用残差网络解决，RNN则通过改变门控如LSTM处理。

矩阵层之间的梯度对应的n*n矩阵又被称为雅克比矩阵。
 

当雅可比矩阵的最大特征值大于1时，随着离输出越来越远，每层的梯度大小呈指数增长，导致梯度爆炸；反之当最大特征值小于1时，梯度大小会指数减小，即梯度消失。梯度消失意味着无法通过增加网络层次来提升预测效果，只有靠近输出的那几层才起到真正学习的作用，因此RNN很难学习到输入序列的长距离依赖。

梯度爆炸可以用梯度裁剪来缓解，当大于某个阈值的时候，对梯度进行等比缩放。而梯度消失需要通过对模型进行调整，前馈神经网络可以通过残差网络来解决，而RNN只能 通过改变门控，比如LSTM及其变种

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
WeLearnNLP
03-17 1388
普通循环神经网络在处理长序列数据时，经常面临梯度消失和梯度爆炸问题。梯度消失是指梯度在反向传播中逐步变小，使模型难以学习远距离的信息；而梯度爆炸则是梯度异常增大，导致训练过程不稳定甚至崩溃。这两个问题严重制约了RNN模型的性能，因此推动了LSTM、GRU以及Transformer等新型神经网络结构的诞生与发展。
每天五分钟深度学习框架PyTorch:梯度裁剪解决RNN梯度爆炸的问题
huanfeng_AI的博客
03-26 329
在循环神经网络训练的过程中，有时候很容易出现梯度爆炸的情况，如果出现这种问题，我们应该怎么办？本文先来分析一下为什么会出现这种情况，然后我们在给出解决方案。
RNN的梯度消失和梯度爆炸
weixin_42676396的博客
08-02 2999
梯度消失和梯度爆炸本质是同一种情况。梯度消失经常出现的原因一是使用深层网络；二是采用不合适的损失函数，如Sigmoid。梯度爆炸一般出现的场景一是深层网络；二是权值初始化太大。深层网络由许多非线性层堆叠而来，每一层网络激活后的输出为f~i~(x)，其中i为第i层，x是第i层的输入，即第i-1层的输出，f是激活函数，整个深层网络可视为一个复合的非线性多元函数。...
理解BPTT及RNN的梯度消失与梯度爆炸
huwenxing0801的博客
12-10 1613
前言 上篇文章RNN详解已经介绍了RNN的结构和前向传播的计算公式，这篇文章讲一下RNN的传向传播算法BPTT，及RNN梯度消失和梯度爆炸的原因。 BPTT RNN的反向传播，也称为基于时间的反向传播算法BPTT(back propagation through time)。对所有参数求损失函数的偏导，并不断调整这些参数使得损失函数变得尽可能小。 先贴出RNN的结构图以供观赏，下面讲的都是图中的...
高等工程数学 —— 第一章 （2）矩阵的谱半径与条件数
Deam_swan_goose的博客
09-18 1万+
矩阵谱半径与条件数
RNN梯度消失和爆炸
热门推荐
一千零一夜的博客
08-16 2万+
原文：链接 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...
RNN中的梯度消失与梯度爆炸问题
weixin_57165154的博客
11-06 1257
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络．在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构。上图是一个简单的循环神经网络，只有一个隐藏层的神经网络，𝒉_𝑡不仅和当前时刻的输入𝒙_𝑡 相关，也和上一个时刻的隐藏层状态𝒉_{𝑡−1} 相关。
RNN基本原理及梯度消失、梯度爆炸的问题原因及解决方法
PuJiang-的博客
03-25 9882
一、RNN基本结构 1、隐层状态sts_tst​ st=σ(Uxt+Wst−1+b)s_t=\sigma(Ux_t+Ws_{t-1}+b)st​=σ(Uxt​+Wst−1​+b) σ\sigmaσ()是激活函数，通常选用Tanh、ReLU。 2、输出状态oto_tot​ ot=g(Vst+c)o_t=g(Vs_t+c)ot​=g(Vst​+c) ggg()是激活函数，对于分类任务通常选用sigmoidsigmoidsigmoid()。 3、Loss计算 输出状态oto_tot​与目标输出yty_tyt​计
梯度爆炸 与 梯度消失
Rhett_Butler0922的博客
05-17 1104
梯度爆炸是指在神经网络训练过程中，反向传播时计算的梯度值变得非常大（趋向于无穷大），导致模型参数更新过大，损失函数值剧烈震荡甚至发散，最终模型无法收敛。直观理解：想象你在调整一个滑块来优化某个目标，但每次调整的幅度都过大，导致滑块完全偏离目标位置，甚至“飞出去”。梯度爆炸：梯度过大，导致参数更新过大，损失震荡或发散。解决方法包括梯度裁剪、权重初始化、降低学习率、使用稳定优化器。梯度消失：梯度过小，导致参数更新缓慢，训练停滞。
rnn梯度消失与梯度爆炸及lstm
2303_76350311的博客
03-25 1581
然而，值得注意的是，如果输入的历史序列很长，LSTM模型的内存和训练时间会大大增加，这是由于LSTM内部的计算过程复杂和监督学习数据的特殊结构所导致的。LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种特殊的RNN（循环神经网络）结构，主要用于解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，并实现对时间序列的长期依赖关系的捕捉。在整个过程中，LSTM通过精心设计的门控机制，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系，从而在处理长序列数据时具有更好的性能。
梯度爆炸与梯度消失
Weber's blog
05-10 2792
Exploding gradient problem and Vanishing gradient problem
通俗易懂的RNN与梯度问题（梯度爆炸/梯度消失）
weixin_52668444的博客
03-13 8071
文章结构1. 简述语言模型2. Vanilla-RNN 工作原理3. 递归神经网络存在的问题3.1 梯度爆炸与梯度消失是怎么样产生的4. LSTM 1. 简述语言模型 现在的语言模型使用很广泛。最常见的应用之一，就是各种输入法的预测输入。比如，当用户输入一段文字之后，输入法会自动的预测用户可能想要输入的内容。再比如，所搜引擎当我们输入前一两个词的时候，他可以推测出你可能想要输入什么，如下图所示： 语言模型试图找出输入句子之中，每一个词之间的依赖关系。换一句话来说，当模型看到了词A，它能够计算出在整个字典中
Python----循环神经网络（RNN的梯度消失和梯度爆炸）
最新发布
weixin_64110589的博客
05-19 1188
在深度神经网络中，特别是很深的网络中，梯度消失是一个常见问题。这指的是在反向传播过程中，网络较深层的权重更新梯度变得非常小，甚至趋于零。这样的话，底层的权重几乎没有更新，导致网络难以学习到底层的特征。原因：在反向传播中，每一层的梯度都是通过链式法则计算得到的，梯度值是前一层梯度和 权重的乘积。当这个乘积小于1时，通过多个层传递下来的梯度就会指数级地减小， 最终趋近于零。解决方法：使用激活函数：选择合适的激活函数，如ReLU（Rectified Linear Unit）， Leaky ReLU等。
RNN中的梯度消失与梯度爆炸
ybdesire的专栏
03-17 1856
1. 引入 我们可以在[1]中，看到RNN的结构，如下图所示。 假设我们输入两个句子如下： The cat, which already xxx yyy zzz …, was full. The cats, which alrady xxx yyy zzz …, were full. 这两句话中，“xxx yyy zzz …”表示句子中间有很长的文本，此处略去。我们只看单数与复数，最后一个逗...
RNN梯度消失问题
atarik@163.com
08-07 1万+
关于梯度消失问题: 1.网络层次越深, 越容易引起梯度消失, 无论是纵向网络(bp), 还是横向网络(rnn), 梯度消失是由激活函数的导数位于[0,1]区间引起的 2.bp网络梯度消失会导致最前端的W学习不到, 而rnn梯度消失会引起记忆问题,只能学习到短期网络, 具体见https://www.jianshu.com/p/2512302f14c7 3.rnn梯度消失是因为误差间的相乘关...
[rnn]BPTT_梯度消失/爆炸问题
apsvvfb的专栏
10-18 1万+
http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22338087随时间的反向传播（BPTT）让我们先迅速回忆一下RNN的基本公式，注
梯度消失和梯度爆炸
步步心愿的博客
02-21 579
文章目录梯度消失、梯度爆炸如何解决梯度消失和梯度爆炸问题随机初始化模型参数PyTorch的默认随机初始化Xavier随机初始化考虑环境因素协变量偏移标签偏移概念偏移 梯度消失、梯度爆炸 梯度消失和梯度爆炸 考虑到环境因素的其他问题 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。 假设一个层数为LLL...
rnn 梯度消失爆炸
03-08 171
文章目录梯度消失和爆炸原理RNN推导 梯度消失和爆炸原理 RNN推导 正向传播： at=wxxt+whht−1+bta_t=w_xx_t + w_hh_{t-1} + b_tat​=wx​xt​+wh​ht−1​+bt​ ht=σ(at)h_t = \sigma(a_t)ht​=σ(at​) y^=softmax(wyht+by)\hat{y} =softmax(w_yh_t+b_y)y^​=softmax(wy​ht​+by​) 定义loss： 用logloss，TODO：多分类的logloss为啥是下面
深入理解RNN梯度消失
Matrix-yang的博客
05-18 1831
1.关于理解RNN梯度消失 内容转载于：知乎-RNN梯度消失和爆炸的原因. 2.梯度消失，权值就无法更新了吗？ No.梯度消失不意味着没有梯度 我们先看任意时刻 t 对权重 wxw_xwx​求导公式： 请注意红圈这是一个求和符号，即使 t 是一个很大的数，但是第公式第t 项基本不受影响，仍然是一个比较大的数值。所以即使层数深，梯度也不小，网络参数仍然能够更新。 再联想RNN参数共享机制，即使层数再深网络权重仍然能够更新。 3.那为什么我们在训练是重要要避免梯度消失 这个问题题主目
rnn梯度消失与梯度爆炸
06-11
RNN梯度消失与梯度爆炸是指在RNN网络中，由于梯度在反向传播过程中不断相乘或相加，可能会出现梯度消失或梯度爆炸的情况。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度逐渐变小，导致模型无法学习到远距离的依赖关系；梯度爆炸则是指梯度逐渐变大，导致模型不稳定，难以收敛。为了解决这些问题，可以采取一些方法，如使用梯度裁剪、选择合适的激活函数、使用Batchnorm等。此外，需要注意的是，RNN中的梯度消失和CNN中的梯度消失是有区别的。在CNN中，梯度消失主要是由于浅层网络的梯度越来越小，导致参数无法更新迭代。
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