LSTM相比一般RNN的優勢
LSTM只能避免RNN的梯度消失（gradient vanishing），但是不能對抗梯度爆炸問題（Exploding Gradient）。 梯度膨脹(gradient explosion)不是個嚴重的問題，一般靠裁剪後的優化算法即可解決，比如gradient clipping（如果梯度的範數大於某個給定值，將梯度同比收縮）。 梯度剪裁的方法一般有兩種： 1.一種是當梯度的某個維度絕對值大於某個上
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