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深度學習筆記(八)LSTM長短時間記憶網絡
時間 2020-01-22
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上一個章節(RNN)最後的時候分析, 當t-k遠大於0的時候,若是 小於零,將會變成一個很小值,若是大於零,將會變成一個不少的數, 前者就是 梯度消失 ,後者就是 梯度爆炸, LSTM主要是解決這個問題。梯度消失圖以下: 其實,長短時記憶網絡的思路比較簡單。原始RNN的隱藏層只有一個狀態,即h,它對於短時間的輸入很是敏感。那麼,假如咱們再增長一個狀態,即c,讓它來保存長期的狀態,那麼問題不就解決
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