为什么LSTMs会阻止梯度消失:反向传播的视角

最新推荐文章于 2020-04-25 16:31:33 发布
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原文链接：https://weberna.github.io/blog/2017/11/15/LSTM-Vanishing-Gradients.html#fn:3

本文深入探讨了为何长短期记忆网络（LSTM）能在反向传播过程中有效防止梯度消失的问题，通过清晰的解释和实例，揭示了LSTM如何在训练深度神经网络时保持梯度稳定。
为什么LSTM可以缓解梯度消失？
对算法理论、算法工程落地、大数据工具等感兴趣
03-11 1万+
参考资料： Why LSTMs Stop Your Gradients From Vanishing: A View from the Backwards Pass RNN 前言   早些时候写了一篇关于RNN/LSTM的博客，介绍了RNN、LSTM的基本原理，其中提到了RNN梯度消失的问题，借机引出了LSTM。当时的文章中只写到了LSTM可以缓解梯度消失，但没有写明原因，原因是当时太想当然了，没有仔细思考这个问题。由于那篇博文的阅读量很多，本着负责的态度，现在重新把这个问题翻出来好好解释一下。   本文
LSTM如何解决RNN带来的梯度消失问题
谓之小一
04-25 3309
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...
Why LSTMs Stop Your Gradients From Vanishing: A View from the Backwards Pass
xiaocong1990的博客
09-08 543
LSTMs: The Gentle Giants On their surface, LSTMs (and related architectures such as GRUs) seems like wonky, overly complex contraptions. Indeed, at first it seems almost sacrilegious to add these bul...
【AI】《Gradient vanishing and explosion》
bryant_meng
04-11 1889
1 参数说明 2 反向传播 3 梯度消失 4 梯度爆炸（激增） 5 梯度不稳定 6 梯度消失、爆炸的解决方案 7 反向传播公式推导 7.1 问题描述 7.2 Chain rule 7.2.1 First Term 7.2.2 Second Term 7.3 Summary 7.4 Compare with forward propagation 7.5 Verification 参考...
LSTM与梯度消失
weixin_42421001的博客
08-14 4820
1. 标准RNN中处理序列数据的方法是将上一个state的信息传到下一个state中，表示成数学公式为st=f(W*(st-1，xt)+b),其中f为激活函数。在反向传播中，根据求导的链式法则，这种形式求得的梯度为一个矩阵W与激活函数导数的乘积。如果进行n次反向传播，梯度变化将会变为（W*f”）的n次方累乘。 （1）如果乘积大于1，则梯度会随着反向传播层数n的增加而成指数增长，导致梯度爆炸； ...
深度学习激活函数选择宝典：为什么ReLU是现代神经网络的王牌？
!...# 1....本章将对激活函数进行概览，探讨激活函数在深度学习中的重要性，并为后续章节中对其理论基础、分类、常见函数以及选择和优化策略的深入了解打下基础。 激活函数是神经网络中的核心概念之一，
时间序列分析新视角：BP神经网络在溶解氧预测中的实例
通过分析BP神经网络的数学基础、训练机制和优化改进方法，本文阐述了该模型如何通过反向传播算法和权重调整来最小化误差。在此基础上，文章进一步介绍了溶解氧数据的特性和预处理技术，以及如何利用时间序列数据的...
神经网络与深度学习：数据挖掘的革命性新视角
随后，深入探讨了神经网络的基础理论，包括神经元模型、激活函数、前馈神经网络与反向传播算法。接着，介绍了深度学习的数学基础，特别是线性代数、概率论与信息论，以及优化理论在深度学习中的应用。文章还详细阐述...
生成对抗网络的新视角：注意力机制的应用与机遇
[生成对抗网络的新视角：注意力机制的应用与机遇](https://developer.qcloudimg.com/http-save/9823107/7906c0ea0bdb6d2630a9ad8e163d2146.png) # 1. 生成对抗网络（GAN）概述 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的...
【算法设计：挑战与机遇并存】：Jon Kleinberg和Eva Tardos的前瞻性视角
![【算法设计：挑战与机遇并存】：Jon Kleinberg和Eva Tardos的前瞻性视角]... # 摘要 算法设计是计算机科学的核心，其在
DNN和RNN网络中的梯度消失/梯度爆炸问题
qq_29884019的博客
02-14 1481
详解梯度消失/梯度爆炸的原因和LSTM的作用 梯度消失/梯度爆炸是深度学习中老生常谈的话题，本文主要通过数学公式的推导来详解DNN和RNN网络中梯度消失/梯度爆炸问题，并且介绍了为什么LSTM能够在一定程度上缓解梯度消失/爆炸的现象。 DNN中的梯度消失/爆炸原因 以一个有2层隐藏层的DNN网络为例，相应的前向传播公式为： z^1=ϕ(w1v+b1)\hat{z}^1 = \phi(w^1v+b^...
LSTM 01：为LSTM准备数据
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过拟合和欠拟合的定义 深度学习中防止过拟合的方法 机器学期中防止过拟合的方法 Dropout的原理 解释一下Autoencoder 在进行数据建模的时候，如何选择特征 解释一下什么是梯度下降 RNN, LSTM, GRU的工作原理及区别 解释一下XGBoost的工作原理 梯度爆炸和梯度消失 详解梯度爆炸和梯度消失（https://www.cnblogs.com/DLlearning/p/8177...
Why Reflection is slowly?（Trail: The Reflection API）
Array7的专栏
08-04 878
Uses of ReflectionReflection is commonly used by programs which require the ability to examine or modify the runtime behavior of applications running in the Java virtual machine. This is a relatively a
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
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11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的5节点电力系统潮流计算，重点采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文档详细阐述了两种方法的数学模型、迭代过程及收敛特性，并通过Matlab代码实现对同一测试系统进行仿真分析，对比了两种算法在计算精度、收敛速度和编程复杂度方面的差异。文中包含完整的代码结构、关键函数说明以及运行结果展示，有助于理解电力系统潮流计算的基本原理与数值方法的应用。; 适合人群：电力系统相关专业的本科生、研究生及从事电力系统分析与仿真的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法和PQ分解法在电力系统潮流计算中的具体实现过程；②通过Matlab编程加深对潮流算法迭代机制、雅可比矩阵构建与节点分类的理解；③用于教学演示、课程设计或科研项目中作为基础算法参考。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，先理解算法原理再逐步调试代码，重点关注节点导纳矩阵的形成、功率偏差计算与修正方程求解环节，同时可通过修改系统参数验证算法稳定性与适用范围。
基于51单片机的直流电机调速测速正反转控制
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基于51单片机，实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件，适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制：通过按键调整PWM占空比，实现电机的速度调节。 测速功能：采用霍尔传感器非接触式测速，实时显示电机转速。 正反转控制：通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示：使用LCD1602液晶显示屏，显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器：STC89C51/52单片机（与AT89S51/52、AT89C51/52通用）。 测速传感器：霍尔传感器，用于非接触式测速。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，显示转速和占空比。 电机驱动：采用双H桥电路，控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言：C语言。 开发环境：Keil uVision。 仿真工具：Proteus。 使用说明 液晶屏显示： 第一行显示电机转速（单位：转/分）。 第二行显示PWM占空比（0~100%）。 按键功能： 1键：加速键，短按占空比加1，长按连续加。 2键：减速键，短按占空比减1，长按连续减。 3键：反转切换键，按下后电机反转。 4键：正转切换键，按下后电机正转。 5键：开始暂停键，按一下开始，再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右，过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件，过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件：Proteus仿真文件，用于模拟电机控制系统的运行。 源程序：Keil uVision项目文件，包含完整的C语言源代码。 原理图：电路设计原理图，详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计：PCB布局文件，可用于实际电路板的制作。
基于OPPO竞赛的本科毕业论文开源实现方案
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本资源包所含程序代码均已完成全面质量检测，各项功能模块运行状态稳定可靠。针对技术实现层面的疑问或系统架构讨论，用户可通过站内通信渠道提交问题，项目维护团队将在24小时内予以专业解答。 该资源包主要面向计算机学科教育应用场景，特别适用于高等院校的毕业设计项目开发、课程实践任务等教学需求。在人工智能、计算机科学与技术等专业方向的教学实践中，该资源包提供的算法实现案例和工程框架具有显著参考价值。 使用者获取资源后，建议优先查阅项目文档中的README技术说明文件（若存在），其中详细记载了环境配置要求、依赖组件清单及部署流程等关键技术参数。需要特别声明的是，本资源包所有内容仅限于技术交流与学术研究范畴，严格禁止任何形式的商业性应用或二次销售行为。所有源代码及文档资料的知识产权均受相关法律法规保护。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告.pdf
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