LSTM相比通常RNN的优点

时间 2020-01-22

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LSTM 是为了解决 RNN 的 Gradient Vanish 的问题所提出的。算法 LSTM如何避免梯度消失？优化 LSTM只能避免RNN的梯度消失（gradient vanishing），可是不能对抗梯度爆炸问题（Exploding Gradient）。spa 梯度膨胀(gradient explosion)不是个严重的问题，通常靠裁剪后的优化算法便可解决，好比gradient clip

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