RNN出现梯度消失和梯度爆炸的原因

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#RNN #梯度消失 #梯度爆炸

博客可能围绕RNN展开，涉及梯度消失和梯度爆炸问题。RNN是一种重要的神经网络，梯度消失和爆炸会影响其训练效果和性能。

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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 1138
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。
记忆的艺术：RNN中的梯度消失与梯度爆炸问题
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-26 301
记忆的艺术：RNN中的梯度消失与梯度爆炸问题 1.背景介绍 1.1 循环神经网络简介 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)是一种用于处理序列数据的神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同,
rnn梯度消失与梯度爆炸及lstm
2303_76350311的博客
03-25 1467
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。
Python----循环神经网络（RNN的梯度消失和梯度爆炸）
weixin_64110589的博客
05-19 926
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梯度消失和爆炸的原因
two_apples的博客
03-27 2173
  一个经典的RNN结构如下图所示：   假设我们的时间序列只有三段， S0S_0S0​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:S1=WxX1+WsS0+b1O1=WoS1+b2S_{1}=W_{x} X_{1}+W_{s} S_{0}+b_{1} O_{1}=W_{o} S_{1}+b_{2}S1​=Wx​X1​+Ws​S0​+b1​O1​=Wo​S1​+b2​S2=Wx...
RNN的梯度消失和梯度爆炸
u012744245的博客
01-08 1万+
文章目录RNN 梯度消失&梯度爆炸1. 深层网络角度解释梯度消失和梯度爆炸2. 激活函数角度解释梯度消失和梯度爆炸3. RNN中的梯度消失和CNN的梯度消失有区别4. 梯度消失、爆炸的解决方案4.1 梯度爆炸的解决方案4.2 梯度消失的解决方案4.2.1 选择relu、leakrelu、elu等激活函数4.2.2 使用Batchnorm（batch normalization，简称BN）：4.2.3 残差结构：4.2.4 LSTM：5. 参考 RNN 梯度消失&梯度爆炸 参考：http
[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
机器学习周报（RNN的梯度消失和LSTM缓解梯度消失公式推导）
weixin_51923997的博客
11-03 1318
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。
为什么RNN(循环神经网络)存在梯度消失和梯度爆炸？
一去不复返的通信er
11-13 2218
看完这个你就知道为什么RNN存在梯度消失和爆炸了
循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析
xw555666的博客
12-21 465
例如，某个1000个字符的序列，其第一个词元可能会对最后位置的词元产生重大影响。这在计算上是不可行的，它需要的时间和内存都太多了，并且还需要超过1000个矩阵的乘积才能得到非常难以捉摸的梯度。循环神经网络中，通过时间反向传播（backpropagation through time，BPTT）实际上是循环神经网络中反向传播技术的一个特定应用。会因为其中的幂指数变得很敏感，容易产生非常大的数（梯度爆炸）和非常小的数（梯度消失）。
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...
循环神经网络中的梯度消失与梯度爆炸问题
ciweic的博客
12-21 1381
梯度消失是指在训练过程中，网络中某些参数的梯度变得非常小，导致这些参数几乎不更新。这种现象在深度神经网络中尤为常见，尤其是在处理长序列数据时。长序列：对于非常长的序列，梯度需要通过很多时间步长反向传播，每一步都会乘以一个小于1的权重，导致梯度指数级减少。这是因为在RNN中，每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出和当前的输入，因此梯度的传播会随着时间步的增加而累积。小权重初始化：如果权重初始化得太小，那么在反向传播过程中，梯度也会相应地变小。
RNN梯度爆炸与梯度消失
TYtrack的博客
11-19 681
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.
梯度爆炸与梯度消失
Weber's blog
05-10 2722
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 7835
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
BPTT推导及RNN梯度消失和梯度爆炸的原因
knight的博客
03-30 1275
【神经网络深度学习】--梯度消失and爆炸的原因及解决方案
TU商的博客
10-21 4339
具体来说就是反向传播中，经过每一层的梯度会乘以该层的权重，举个简单例子： 正向传播中f3=f2(wT∗x+b)，那么反向传播中，∂f2∂x=∂f2∂f1w，反向传播式子中有w的存在，所以w的大小影响了梯度的消失和爆炸，batchnorm就是通过对每一层的输出做scale和shift的方法，通过一定的规范化手段，所以产生影响的就是刚刚提的三个因素。所以 |σ′(z)w|≤0.25 ，多个小于1的数连乘之后，那将会越来越小，导致靠近输入层的层的权重的偏导几乎为0，也就是说几乎不更新，这就是梯度消失的根本原因。
说明 RNN 产生梯度消失和梯度爆炸的原因
最新发布
06-04
### RNN中梯度消失和梯度爆炸的原因及解决方法 在循环神经网络（RNN）中，梯度消失和梯度爆炸是常见的问题。这些问题源于RNN在训练过程中通过时间反向传播（BPTT, Backpropagation Through Time）时的梯度计算方式。 #### 梯度消失的原因 梯度消失主要发生在长时间依赖的情况下，即当前时刻的状态需要依赖于很久之前的输入。由于RNN的权重矩阵在多个时间步长上重复使用，梯度会随着链式法则不断相乘。如果权重矩阵的特征值小于1，则梯度会在反向传播的过程中逐渐缩小，最终接近于零[^1]。这导致模型难以学习到长期依赖关系。 #### 梯度爆炸的原因 梯度爆炸则是由于权重矩阵的特征值大于1，在反向传播过程中，梯度会被放大。这种放大会导致权重更新幅度过大，从而使模型参数变得不稳定，甚至发散[^2]。 #### 解决梯度消失的方法 1. **使用激活函数**：传统的Sigmoid或Tanh激活函数容易导致梯度消失，而ReLU（Rectified Linear Unit）可以缓解这一问题，因为它不会将梯度压缩到非常小的范围[^3]。 2. **引入门控机制**：LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）通过门控机制保留了长期信息，有效解决了梯度消失问题[^4]。 3. **正则化技术**：如Dropout可以在一定程度上缓解梯度消失，但需注意不要过度应用，以免影响模型性能[^5]。 #### 解决梯度爆炸的方法 1. **梯度裁剪（Gradient Clipping）**：通过对梯度设置一个阈值，当梯度超过该阈值时，将其缩放到一个合理的范围内，从而避免梯度过大导致的问题[^6]。 2. **参数初始化**：合理初始化权重矩阵，例如使用Xavier或He初始化方法，可以使梯度在反向传播过程中保持稳定[^7]。 ```python # 梯度裁剪示例 import torch def clip_gradient(optimizer, grad_clip): for group in optimizer.param_groups: for param in group['params']: if param.grad is not None: param.grad.data.clamp_(-grad_clip, grad_clip) ```
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