机器学习 —— 基础整理（八）循环神经网络的BPTT算法步骤整理；梯度消失与梯度爆炸

最新推荐文章于 2024-11-03 19:12:44 发布
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循环神经网络（RNN）原理及BPTT算法
L
03-31 1595
因循环神经网络基于ANN之上，理解ANN有助于理解RNN，所以阅读此文，建议先阅读。
神经网络与深度学习（七）循环神经网络（2）梯度爆炸实验
weixin_53651790的博客
11-22 628
循环神经网络——梯度爆炸实验
循环神经网络梯度消失/梯度爆炸问题
aitie1479的博客
08-27 2095
2019-08-2715:42:00 问题描述：循环神经网路为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题，有哪些改进方案。 问题求解： 循环神经网络模型的求解可以采用BPTT（Back Propagation Through Time，基于时间的反向传播）算法实现，BPTT实际上是反向传播算法的简单变种。如果将循环神经网络按照时间展开成T层的前馈神经网络来理解，就和普通的反向传播算法没...
机器学习 —— 基础整理（八）循环神经网络的BPTT算法步骤整理；梯度消失与梯度爆炸...
weixin_34220179的博客
03-19 186
网上有很多Simple RNN的BPTT（Backpropagation through time，随时间反向传播）算法推导。下面用自己的记号整理一下。 我之前有个习惯是用下标表示样本序号，这里不能再这样表示了，因为下标需要用做表示时刻。 典型的Simple RNN结构如下： 图片来源：[3] 约定一下记号： 输入序列 $\...
contenteditable=true 输入内容消失_吴恩达深度学习笔记(114)-RNN梯度消失问题详解
weixin_35741582的博客
12-17 196
循环神经网络的梯度消失(Vanishing gradients with RNNs)你已经了解了RNN时如何工作的了，并且知道如何应用到具体问题上，比如命名实体识别，比如语言模型，你也看到了怎么把反向传播用于RNN。其实，基本的RNN算法还有一个很大的问题，就是梯度消失的问题。这节课我们会讨论，在下几节课我们会讨论一些方法用来解决这个问题。你已经知道了RNN的样子，现在我们举个语言模型的例子，假如...
1.8 循环神经网络的梯度消失-深度学习第五课《序列模型》-Stanford吴恩达教授
赵继超的笔记
04-29 2091
循环神经网络的梯度消失 (Vanishing Gradient with RNNs) 你已经了解了RNN时如何工作的了，并且知道如何应用到具体问题上，比如命名实体识别，比如语言模型，你也看到了怎么把反向传播用于RNN。其实，基本的RNN算法还有一个很大的问题，就是梯度消失的问题。这节课我们会讨论，在下几节课我们会讨论一些方法用来解决这个问题。 你已经知道了RNN的样子，现在我们举个语言模型的例子...
BPTT算法详解：深入探究循环神经网络（RNN）中的梯度计算【原理理解】
qq_22841387的博客
05-29 6770
在深度学习领域中，我们经常处理的是独立同分布（i.i.d）的数据，比如图像分类、文本生成等任务，其中每个样本之间相互独立。然而，在现实生活中，许多数据具有时序结构，例如语言模型中的单词序列、股票价格随时间的变化、视频中的帧等。对于这类具有时序关系的数据，传统的深度学习模型可能无法很好地捕捉到其内在的 时间相关性 。为了解决这一问题，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）被广泛应用于处理时序数据。首先，让我们来了解一下常见的循环神经网络结构。在 RNN 中，隐藏状态会随着时
AI人工智能课程 机器学习算法班第18讲：循环神经网络与自然语言处理 共40页.pdf
07-14
### 循环神经网络与自然语言处理 #### 一、循环神经网络（RNN） **1.1 场景与多种应用** 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种特殊的神经网络类型，用于处理序列数据。由于其能够记住序列中的...
RNN.zip_RNN_RNN的BPTT算法_bptt_梯度下降
07-13
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种在序列数据处理中广泛应用的深度学习模型。RNN的特点在于其能够捕获序列中的时间依赖性，因为它们的隐藏状态会在每个时间步更新，从而记住过去的输入信息。在本...
《动手学——循环神经网络进阶、梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测、过拟合、欠拟合及其解决方案》笔记
loveheart123的博客
02-19 831
《动手学——循环神经网络进阶》笔记 GRU 时间步数较大或者较小时，循环神经网络梯度较容易出现梯度衰减/梯度爆炸。 虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但没法解决梯度衰减问题。 所以提出⻔控循环神经⽹络GRU，来捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系 RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT） ⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系 RNN: Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1...
机器学习算法教程 深度学习算法系列教程英文PPT课件 RNN神经网络训练 共28页.pptx
04-09
除了RNN，本教程还涵盖了其他机器学习和深度学习的基础算法，如BP神经网络、卷积神经网络（CNN）、深度神经网络（DNN）、支持向量机（SVM）、无监督学习、词嵌入（Word2Vec）、深度自动编码器以及模型集成、迁移学习...
循环神经网络中的梯度消失问题及其解决办法
Miracle_520的博客
03-05 4398
从直觉上来讲，RNN可以被视为不同层之间共享相同参数的、非常深的前馈网络。对于S-RNN，梯度包括了对于同一个矩阵W的重复的乘法，因而使得梯度非常容易消失或者爆炸。门机制在某种程度上通过避免对单一矩阵进行重复的乘法操作从而缓解了这一问题。 想进一步的了解RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，参考Bengio等人[2016]中的10.7节。想要了解在LSTM(GRU)中使用门结构的动机以及它们和解决RN...
循环神经网络教程第三部分-BPTT和梯度消失
常思考->有目标->重实践->善反思
02-03 2084
作者：徐志强 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22338087 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 本篇是循环神经网络教程的第三部分。 在前一篇教程中，我们从头开始实现了RNN，但并没有深入到BPTT如何计算梯度的细节中去。在本部分，我们将对BPTT做一个简短的介绍，并解释它和传统的反向传播有什么不同。然后
《动手学深度学习》笔记 Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
不积跬步，无以至千里
02-18 1045
学习地址：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/jupyter/jfPMOih2z9274kEy4id1j 一、过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 训练误差（training error）：指模型在训练数据集上表现出的误差， 泛化误差（generalization error）：指模型在任意一个测试数据样本...
实验七 循环神经网络（2）梯度爆炸实验
weixin_51395608的博客
11-26 815
无
Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案/梯度消失、梯度爆炸/循环神经网络进阶
u012117153的博客
02-17 1229
1 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数...
解决循环神经网络中梯度消失
shenzhiping12的博客
06-26 771
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 2. 长短时间记忆（LSTM） 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 ...
机器学习周报（RNN的梯度消失和LSTM缓解梯度消失公式推导）
最新发布
weixin_51923997的博客
11-03 1323
在深度学习领域，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）被广泛应用于处理序列数据，特别是在自然语言处理、时间序列预测等任务中。然而，传统的RNN在长序列数据学习过程中容易出现梯度消失和梯度爆炸问题，使得模型难以捕捉长时间依赖性。梯度消失问题源于RNN的反向传播算法中，多次矩阵相乘导致梯度指数级衰减，从而影响模型性能。为解决这一问题，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）应运而生。
循环神经网络中梯度爆炸的原因
qq_43282170的博客
03-28 1453
循环神经网络中梯度爆炸的原因
RNN的BPTT算法与梯度下降训练过程解析
综上所述，RNN.zip_RNN_RNN的BPTT算法_bptt_梯度下降这一资源，主要涵盖了循环神经网络模型的设计和训练方法，包括BPTT训练算法和梯度下降优化方法。这些知识点在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域的应用...
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