梯度爆炸，梯度消失，LSTM解决梯度消失

最新推荐文章于 2025-05-17 22:29:42 发布
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本文深入探讨了梯度爆炸和梯度消失问题，并详细解析了LSTM如何有效解决长序列训练中的梯度消失问题。通过直观的图表展示，帮助读者理解LSTM的工作原理及其在序列预测任务中的优势。

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

LSTM如何解决RNN带来的梯度消失问题
谓之小一
04-25 3333
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，建议自行学习RNN和LSTM的前向和反向传播过程，学习教程可参考刘建平老师博客循环神经网络(RNN)模型与前向反向传...
自然语言处理 - 梯度消失和RNN变种 (LSTM, GRU, 双向RNN, 多层RNN)
weixin_41332009的博客
02-26 858
本文翻译和精简自 Stanford cs224n lec 07. 1. 梯度消失和梯度爆炸 1.1 梯度消失 1.1.1 梯度消失的产生原因 以最简单的网络结构为例，假如有三个隐藏层，每层的神经元个数都是1，且对应的非线性函数为 yi=σ(zi)=σ(wixi+bi)y_i=\sigma (z_i) = \sigma(w_ix_i+b_i)yi​=σ(zi​)=σ(wi​xi​+bi​), 如下图： ​​ 引起梯度消失的“罪魁祸首”其实就是激活函数sigmoid: σ(x)=11+e−x\sigma(x)=
LSTM解决梯度消失问题
Resurrected_Eagle的博客
09-02 884
为什么rnn循环神经网络会有梯度消失的情况，而lstm可以避免这种情况的发生？ 使用梯度下降的方式来更新，如果有很多个这样的数相乘的话，就会使得梯度趋近于0。 梯度消失导致的问题其实是权重w几乎不更新，这样就很难找到一个合适的权重w,去映射输入值与输出值之间的关系。 - LSTM中神经元之间的连接不仅仅有h, 还有信息C, h在神经元之间的传递会经过sigmoid函数处理，但是C不会。所以与C相关的权重W的更新不会因为神经元链过长而产生梯度消失的现象（指的是，遗忘门，信息增益门的权重w）。但是输出门
LSTM如何解决梯度消失问题
weixin_41888257的博客
08-07 541
参考： LSTM如何解决梯度消失问题
lstm如何解决梯度消失\爆炸
weixin_41640828的博客
04-14 6451
RNN梯度消失的原因是，随着梯度的传导，梯度被近距离梯度主导，模型难以学习到远距离的信息。具体原因也就是∏Tk=t+1∂h(k)∂h(k−1)部分，在迭代过程中，每一步∂h(k)∂h(k−1)始终在[0,1]之间或者始终大于1。 tanh的导数总是小于1 的， 如果Ws也是一个大于0小于1的值， 那么随着t的增大， 上述公式的值越来越趋近于0， 这就导致了梯度消失问题。 那么如果Ws很大， 上述公式会越来越趋向于无穷， 这就产生了梯度爆炸. LSTM遗忘门值可以选择在[0,1]之间，让LSTM来..
为什么GRU和LSTM能够缓解梯度消失或梯度爆炸问题？
xw555666的博客
12-19 4870
GRU和LSTM中的门控设计策略，能够有助于缓解梯度消失或梯度爆炸问题。主要是解决长序列梯度计算中幂指数大小的问题（长序列意味着高阶幂指数计算，容易导致梯度极大或极小），可以通过门控设计来直接减少幂指数大小（直接干掉大阶数，替换为合理数值），从而缓解梯度消失或梯度爆炸问题。4、门控循环单元（GRU）与普通的循环神经网络之间的关键区别是：GRU支持隐状态门控。长短期记忆网络（LSTM）引入记忆元，记忆元的设计目的是用于记录附加的信息。为了控制记忆元，需要许多门，输入门、遗忘门和输出门。
梯度爆炸 与 梯度消失
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
05-17 1109
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。
彻底看懂RNN，LSTM，GRU，用数学原理解释梯度消失或者梯度爆炸
qq_50974223的博客
04-15 2477
Recurrent Neutral Network 章节 RNN概述 LSTM GRU 梯度困区 Seq2Seq模型 何去何从 模型之外 RNN概述 为什么它叫做递归神经网络呢？与其他网络有何不同？接下来用简单例子阐述： 这是比较简单的示意图，比如说一个网络只有一层，那么，那一层代表的函数方法就是这个网络实际对输入所起的作用，即Y = Funtion(X)，我们实际上想找出那个function它究竟是什么。 可以从下图看出，RNN得到一个输出不仅仅靠输入的X，同时还依赖于h，h在RNN中被叫做cell
记录LSTM公式、梯度消失现象/解决
咕噜咕噜
06-30 862
LSTM记录
NNDL 作业11 LSTM：避免梯度消失分析+numpy代码+nn.LSTMCell+nn.LSTM实现
q100112的博客
12-17 1359
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，最终的梯度为各个时间步的梯之和。因此，。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。有多条求导路径，最后将这些求导路径相加得到最终的梯度，只要。
LSTM解决梯度消失和爆炸情况
zhangbaoanhadoop的博客
08-18 1万+
1. LSTM避免RNN的梯度消失（gradient vanishing） 2. LSTM避免RNN的梯度爆炸 3. GRU 与 LSTM 比较 4 Batch Normalization 到 Group Normalization Batch Normalization Group Normalization ...
LSTM及其变种及其克服梯度消失
weixin_30839881的博客
06-29 438
本宝宝又转了一篇博文，但是真的很好懂啊： 写在前面：知乎上关于lstm能够解决梯度消失的问题的原因： 上面说到，LSTM 是为了解决 RNN 的 Gradient Vanish 的问题所提出的。关于 RNN 为什么会出现 Gradient Vanish，上面已经介绍的比较清楚了，本质原因就是因为矩阵高次幂导致的。下面简要解释一下为什么 LSTM 能有效避免 Gradient ...
LSTM为什么可以缓解梯度消失
guohui_0907的博客
08-23 7484
1 LSTM问什么可以缓解梯度消失        首先要明确的一点是，LSTM并不能完全解决梯度消失的问题，仅仅只是缓解。        原始的LSTM是没有遗忘门的，所以CtC_tCt​的更新如下： Ct=Ct−1+it∗C^tC_t=C_{t-1}+i_t...
【深度学习】RNN中梯度消失的解决方案（LSTM）
热门推荐
zzmmjj的博客
04-26 1万+
上个博客里阐述了梯度消失的原因，同时梯度消失会造成RNN的长时记忆失效。所以在本博客中，会阐述梯度消失的解决方案：①梯度裁剪（Clipping Gradient）②LSTM（Long Short-Term Memory）。 梯度裁剪（Clipping Gradient） 既然在BP过程中会产生梯度消失（就是偏导无限接近0，导致长时记忆无法更新），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于阈值时，
讨论LSTM和RNN梯度消失问题
weixin_33912453的博客
04-18 226
1RNN为什么会有梯度消失问题 （1）沿时间反向方向：t-n时刻梯度=t时刻梯度* π（W*激活函数的导数） （2）沿隐层方向方向：l-n层的梯度=l层的梯度*π（U*激活函数的导数） 所以激活函数的导数和W连乘可以造成梯度消失和爆炸；由函数曲线看sigmoid的导数最大是1/4； 2LSTM可以避免梯度消失问题吗？ 由三个门的状态公式，ht为输...
LSTM：解决梯度消失问题
AI天才研究院
08-10 1332
1.背景介绍 在深度学习领域，循环神经网络（RNN）是一种处理序列数据的强大工具。然而，RNN在处理长序列时面临着梯度消失的问题。为了解决这个问题，Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出了长短期记忆（LSTM）网络。本文将深入探讨LSTM如何解决梯度消失问题。 2.核心概念与联系
LSTM理解及梯度消失与爆炸
Mark_Australia的博客
12-09 2058
lstm理解
LSTM如何解决梯度消失或爆炸的？
djph26741的博客
03-05 1562
from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 哪些问题？ 梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新，也就停止了学习。 梯度爆炸会使得学习不稳定， 参数变化太大导致无法获取最优参数。 在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，最坏的结果是由于权重值为NaN而无法更新权重。 在循...
梯度爆炸与梯度消失
Numen的博客
08-02 238
因为这个问题突然想到了，所以就想写下来，我希望这个习惯可以保持，哈哈哈哈！ 参考： （1）http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e32babb0102y1om.html （2）https://www.lookfor404.com/关于梯度消失以及梯度爆炸/ （3）http://www.luyixian.cn/news_show_9863.aspx 这...
lstm是解决梯度消失还是梯度爆炸
04-15
### LSTM在解决梯度消失和梯度爆炸问题中的作用 #### 背景介绍 循环神经网络（RNN）在处理长时间序列数据时容易遇到梯度消失和梯度爆炸的问题。这些问题源于反向传播过程中链式求导的结果，当时间步数较长时，梯度...
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