RNN梯度消失理解
深度学习与RNN模型
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**深度学习主要思想为统计不变性（最主要的是权重共享，大大降低神经网络中的向量维数，一定程度上可以避免过拟合同时也能降低计算量），表现在空间上权重共享上体现为CNN（Convolutional Neural Network），时间上权重共享体现为RNN（Recurrent Neural Networks）。
RNN前向传播：
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处理序列数据，如下图：
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该图为unrolling状态的RNN，将每个时刻的输入输出以及互相的影响更为直观的体现出来，上一时刻的隐藏层输出会对下一时刻的隐藏层产生影响，公式体现为：
RNN反向传播（BP）更新参数：
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假定目前在t时刻，需要更新至t=1时刻之间的参数，定义L为损失函数，公式如下：
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若theta初始化为小于1的数，假如前向传播了上万次，那么在反向传播更新t=1时的参数时，导致求得的偏导极小，接近于0（小于1的数连续相乘），从而导致了所谓的梯度消失现象。
梯度消失会使RNN的长时记忆失效，因为无法更新参数，关于梯度消失的解决方案，下个博客再续！
最后
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