LSTM如何解决梯度消失

哪些问题？

梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新，也就停止了学习。
梯度爆炸会使得学习不稳定， 参数变化太大导致无法获取最优参数。
在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，最坏的结果是由于权重值为NaN而无法更新权重。
在循环神经网络（RNN）中，梯度爆炸会导致网络不稳定，使得网络无法从训练数据中得到很好的学习，最好的结果是网络不能在长输入数据序列上学习。

原因何在？

举个例子

如上图，是一个每层只有一个神经元的神经网络，且每一层的激活函数为sigmoid，则有：

我们根据反向传播算法有：

而sigmoid函数的导数公式为：
他的图像曲线

由上可见，sigmoid函数的导数的最大值为1/4，我们将初始权重初始化小于1，随着层数的增多，求导结果就会越小，这就是梯度消失的原因，大于1的话梯度会变大，造成爆炸。
总之，无论是梯度消失还是梯度爆炸，都是源于网络结构太深，造成网络权重不稳定，从本质上来讲是因为梯度反向传播中的连乘效应。

为什么LSTM能解决梯度问题

举个例子：在英文短语中，主语对谓语的状态具有影响，而如果之前同时出现过第一人称和第三人称，那么这两个记忆对当前谓语就会有不同的影响，为了避免这种矛盾，我们希望网络可以忘记一些记忆来屏蔽某些不需要的影响。

因为LSTM对记忆的操作是相加的，线性的，使得不同时序的记忆对当前的影响相同，为了让不同时序的记忆对当前影响变得可控，LSTM引入了输入门和输出门，之后又有人对LSTM进行了扩展，引入了遗忘门。

总结一下：LSTM把原本RNN的单元改造成一个叫做CEC的部件，这个部件保证了误差将以常数的形式在网络中流动 ，并在此基础上添加输入门和输出门使得模型变成非线性的，并可以调整不同时序的输出对模型后续动作的影响。

最后

以上就是清新学姐为你收集整理的LSTM如何解决梯度消失的全部内容，希望文章能够帮你解决LSTM如何解决梯度消失所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。