累乘中一个梯度小于1,那么不断累乘,这个值会越来越小,梯度衰减很大,迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数,梯度越大,远的参数,梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。
方法:1、好的初始化方法,逐层预训练,后向传播微调。2、换激活函数,用relu,leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1,避免了在累乘过程中,结果迅速衰减。
避免梯度消失和梯度爆炸的方案:使用新的激活函数Sigmoid函数和双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。ReLU函数当x<0,的时候一样会导致无法学习。
利用一些改进的ReLU可以在一定程度上避免梯度消失的问题。例如,ELU和LeakyReLU,这些都是ReLU的变体。
谷歌人工智能写作项目:小发猫
多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形rbsci。理论上而言,参数越多的模型复杂度越高,“容量”也就越大,也就意味着它能完成更复杂的学习任务。
多层感知机给我们带来的启示是,神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数。
但是随着神经网络层数的加深,优化函数越来越容易陷入局部最优解(即过拟合,在训练样本上有很好的拟合效果,但是在测试集上效果很差),并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。
利用有限数据训练的深层网络,性能还不如较浅层网络。同时,另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加,“梯度消失”(或者说是梯度发散diverge)现象更加严重。
具体来说,我们常常使用sigmoid作为神经元的输入输出函数。对于幅度为1的信号,在BP反向传播梯度时,每传递一层,梯度衰减为原来的0.25。层数一多,梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。
增加网络的非线性能力,从而拟合更多的非线性过程。ReLU在一定程度上能够防止梯度消失,但防止梯度消失不是用它的主要原因,主要原因是求导数简单。
一定程度是指,右端的不会趋近于饱和,求导数时,导数不为零,从而梯度不消失,但左端问题依然存在,一样掉进去梯度也会消失。所以出现很多改进的ReLU。
Gradient是梯度的意思,BP神经网络训练的时候涉及到梯度下降法,表示为梯度下降的程度与训练过程迭代次数(步长)的关系。
Performance是神经网络传递误差大小的意思,表示为均方差与训练过程迭代次数(步长)的关系。
若果对你有帮助,请点赞。神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值。
现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解,在这个解的基础上,确定一个搜索方向和一个移动步长(各种法算确定方向和步长的方法不同,也就使各种算法适用于解决不同的问题),使初始解根据这个方向和步长移动后,能使目标函数的输出(在神经网络中就是预测误差)下降。
然后将它更新为新的解,再继续寻找下一步的移动方向的步长,这样不断的迭代下去,目标函数(神经网络中的预测误差)也不断下降,最终就能找到一个解,使得目标函数(预测误差)比较小。
现在很多算法在寻解过程,都会借助梯度来确定目标函数的下降方向,梯度可以理解为单变量时的导数,梯度下降的方法就是目标函数的下降方向。
你可以到《神经网络之家》nnetinfo中查看《梯度下降法》一文来理解,另外还有《Levenberg-Marquardt法理论基础》方法,也讲解了在数据不太大时,一种更优于梯度下降法的寻解方法若果对你有帮助,请点赞。
祝学习愉快。
LSTM(LongShort-TermMemory)是长短期记忆网络,是一种时间循环神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。
长短期记忆(Longshort-termmemory,LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。LSTM已经在科技领域有了多种应用。
基于LSTM的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。