做网站的厂家,wordpress 4.9 中文,江西省赣州市南康区,网站推广的几种方法上一篇中讨论了一般性的原则#xff0c;这里我们具体讨论通过时间反向传播#xff08;backpropagation through time#xff0c;BPTT#xff09;的细节。我们将展示目标函数对于所有模型参数的梯度计算方法。
出于简单的目的#xff0c;我们以一个没有偏置参数的循环神经…上一篇中讨论了一般性的原则这里我们具体讨论通过时间反向传播backpropagation through timeBPTT的细节。我们将展示目标函数对于所有模型参数的梯度计算方法。
出于简单的目的我们以一个没有偏置参数的循环神经网络其在隐藏层中的激活函数使用恒等函数。
对于时间步单个样本的输入及其标签分别为和。计算隐状态和输出的公式为 其中权重参数为和。
目标函数为
。
通常训练这个模型需要对这些参数分别进行梯度计算、和。 其中
从中可以看到这个简单的线性例子已经展现出长序列模型的一些关键问题
它陷入到了的潜在的非常大的指数幂。在这个指数幂中小于1的特征值将会消失出现梯度消失大于1的特征值将会发散出现梯度爆炸。
