RNN 梯度消失梯度爆炸 变体

Linux系统上pytorch环境的配置

1. 需要GPU的时候，在具备GPU硬件的前提下，首先需要下载GPU相应版本的驱动程序（diver）以及CUDA。CUDA可以理解为GPU相关的API，pytorch能够自动调用这些接口来应用GPU。cat /usr/local/cuda/version.txt可以查看已安装CUDA的版本。
2. 安装torch、torchvision、torchaudio库。这一步在pytorch的官网会提供不同版本相应的命令，主页默认为最新的版本，如果需要旧版本，可以再旧版本的链接里边找到相关的命令。

• attention：
  在实际配置环境的过程中，我遇到一个问题，服务器在重启后显卡并没有被自动的驱动起来。
  NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
  nvidia命令不存在，说明显卡并没有被正常的驱动起来，故需要手动的去驱动显卡。
  step1: sudo apt-get install dkms
  step2：sudo dkms install -m nvidia -v 410.79（这里-v后边跟的是diver程序的版本，必须是已经下载在服务器上的，驱动程序的源码下载在路径/usr/src/nvidia-***.**下，可以查看版本号）

RNN的梯度消失以及梯度爆炸

1. 首先要明确一个问题，梯度消失以及梯度爆炸不仅仅在RNN框架中出现，在很多的网络框架下都会出现。
2. 对于出现梯度消失以及梯度爆炸的原因，根据链式求导法则，在求相应参数的偏导数时，中间会出现很多偏导的连乘，而这些由于L2范数有关，牵扯到一个不等式，它会呈指数增长也会呈指数缩减。
3. 梯度消失会导致，参数更新时更新值非常的小，越远的输入梯度越小，对输出的影响力也就越小。这就是长依赖问题，我们可能会丢失对结果影响力较大的输入，应有可能学习的梯度不准确。
4. 梯度爆炸会导致，在参数更新的时候，每一步都迈的非常大，很有可能直接更新到了损失最大的位置，也很可能离最优解非常的远。可以通过梯度切片来解决梯度爆炸的问题，就是在梯度超过某一阈值的时候，适当的将其缩小。
5. 为了解决梯度消失的问题，两种新型的RNN出现了：LSTM & GRU。相比之下，LSTM参数规模更大，比较适合训练数据量较大的任务；GRU相对简单，训练速度相对更快。

多种多样的RNN

1. LSTM & GRU
2. Bi-RNN，双向的循环神经网络，既可以考虑到前向传播的信息，又可以考虑到后向传播的信息。
3. 多层循环神经网络，这是一个非常powerful的神经网路框架，参数规模很大。

Neural Machine Translation

1. seq2seq模型
2. Encoder - Decoder模型，其中Encoder负责将输入的源语言编码，是一个Bi-LSTM。Encoder最后时刻的输出是Decoder的输入，两个方向最后时刻的隐状态的结合，以及同样细胞状态的结合。
3. Decoder引入Attention机制。
4. 损失函数为交叉熵 Cross Entropy。

遗留问题

1. 学习seq2seq + attention的NMT模型并实现。
2. 图神经网络源码的熟悉。

最后

以上就是俭朴往事为你收集整理的RNN 梯度消失梯度爆炸 变体的全部内容，希望文章能够帮你解决RNN 梯度消失梯度爆炸 变体所遇到的程序开发问题。

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