CV 第十課 下 LSTM

2022-06-30 17:18:15 字數 1170 閱讀 6755

vanilla rnn gradient flow:

問題 : 1. 傳統的rnn在 backpropagation 的時候會出現梯度消失或者梯度**:

這是因為在rnn中,每乙個單元的 weight matrix w都是相同的,梯度反向傳播的時候 whh被乘以 t 次。

2. 這種rnn只能學到 medium-range dependencies (中期依賴關係)不能學到 long term dependencies (長期依賴關係)

四個門可以記作 ifog:    input forget output gate 

思路:1)forget gate 先過濾 cell state

2)   input gate 與 gate gate 計算哪些部分更重要 

3)計算cell state

4) 輸出 ht = tanh(ct) · ot

第十課學習

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