华中科技大学_非线性分类_感受神经网络的强大_中国AI数据

2019-11-25

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帧,其中跟随着许多不相关的帧。到目前为止,为什么对于传统的RNN来说这是一个问题? RNN很难学习这种长期依赖性的原因在于,在优化过程中,错误是如何通过网络传播的。请记住,我们通过展开的RNN传播误差,以便计算梯度。对于较长的序列,展开的网络会变得很深并且具有许多层。在每一层,反向传播通过本地导数从网络上方缩放误差。 让我们计算该示例网络的梯度,每层仅包含一个隐藏的神经元,以便更好地解决此问题。对于每一层/局部导数,l'“相乘在一起: Q _ Q OUT3 * DIN3 OUT2 * 平方英寸欧蒂INI OUT3 IN3 OUT2 IN2 outγ IN1 解决衍生产品收益: CoSt(f(OUt3))(m3)高W ^ f(m2)Wi ^ f(^ I) 如您所见,误差项多次包含转置的权重矩阵作为乘法项。在我们的玩具网络中,“权重”矩阵仅包含一个元素,当大多数“权重”小于或大于1时,很容易看到这些项接近于零或无穷大。在具有实际权重矩阵的较大网络中,当权重矩阵的特征值小于或大于1时,会出现相同的问题。 这个问题实际上存在于任何深层的netWorks中,而不仅仅是重复出现的问题

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