LSTM相比通常RNN的優點

時間 2020-01-22

標籤 lstm 相比通常 rnn 優點简体版

原文原文鏈接

LSTM 是爲了解決 RNN 的 Gradient Vanish 的問題所提出的。算法 LSTM如何避免梯度消失？優化 LSTM只能避免RNN的梯度消失（gradient vanishing），可是不能對抗梯度爆炸問題（Exploding Gradient）。spa 梯度膨脹(gradient explosion)不是個嚴重的問題，通常靠裁剪後的優化算法便可解決，好比gradient clip

>>阅读原文<<

1. LSTM相比一般RNN的優勢
2. LSTM與RNN的優點
3. LSTM與RNN的比較
4. 再次相遇：RNN、LSTM
5. LSTM RNN
6. RNN、LSTM
7. RNN——LSTM
8. RNN/LSTM
9. RNN、LSTM、多層LSTM、Bi-LSTM
10. torch 的RNN LSTM GRU
更多相關文章...
• MySQL的優勢（優點） - MySQL教程
• Redis是什麼？它的優點有哪些？ - Redis教程
• NewSQL-TiDB相關
• 常用的分佈式事務解決方案

相關標籤/搜索