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为什么RNN会比CNN更容易出现梯度消失或爆炸
时间 2021-01-12
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NLP
自然语言处理
神经网络
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公式: 输出层 ot表示输出值,输出层是一个全连接层与隐藏层的每一个节点连接,V是输出层的权重矩阵,g表示激活函数, 循环层 st 表示隐藏层的值,U是输入的权重矩阵,xt表示输入的值,W是上一时间步st-1作为当前时间步st的输入权重矩阵,f表示激活函数, 从上述公式可知:st的值不仅仅取决于输入的x,还取决于st-1 将st带入Ot的计算公式 得: 从上式可知循环网络的输出,和xt,xt-1,
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