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習(xí)題6-3 當(dāng)使用公式(6.50)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得狀態(tài)更新公式時(shí),分析其可能存在梯度爆炸的原因并給出解決辦法.
習(xí)題6-4推導(dǎo)LSTM 網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的梯度,并分析其避免梯度消失的效果.
習(xí)題6-5推導(dǎo)GRU網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的梯度,并分析其避免梯度消失的效果. (選做)?
附加題6-1P:什么時(shí)候應(yīng)該用GRU?什么時(shí)候用LSTM?(選做)?
附加題 6-2P LSTM BP推導(dǎo),并用Numpy實(shí)現(xiàn)
梯度爆炸問題產(chǎn)生的原因是由于公式作為函數(shù)
在第k時(shí)刻的輸入時(shí),計(jì)算誤差項(xiàng)
,梯度可能會過大,從而導(dǎo)致梯度爆炸,可以通過使用LSTM網(wǎng)絡(luò)來增加門控機(jī)制,以此來解決該問題。
相較于LSTM,?由于 GRU 參數(shù)更少,收斂速度更快,因此花費(fèi)時(shí)間要少很多。 而LSTM則更加靈活,因?yàn)樗哂腥齻€(gè)門控。但實(shí)際上,二者之間的表現(xiàn)差距往往并不大,遠(yuǎn)沒有調(diào)參所帶來的效果明顯,二者之間的選擇要根據(jù)具體的任務(wù)和數(shù)據(jù)集而定。
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標(biāo)題名稱:NNDL作業(yè)10第六章課后題(LSTM|GRU)-創(chuàng)新互聯(lián)
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