Jacobson Cui
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神经网络与深度学习 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

目录

习题6-3 当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.

习题6-4推导LSTM 网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果.

习题6-5推导GRU网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果. (选做) 

附加题6-1P:什么时候应该用GRU?什么时候用LSTM?(选做) 

参考资料 

习题6-3 当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.

梯度爆炸问题产生的原因是由于公式Z_{k}=Uh_{k-1}+Wx_{k}+b作为函数g(\ast )在第k时刻的输入时，计算误差项\delta _{t,k}=\frac{\partial L_{t}}{\partial z_{k}}，梯度可能会过大，从而导致梯度爆炸，可以通过使用LSTM网络来增加门控机制，以此来解决该问题。


习题6-4推导LSTM 网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果.

神经网络与深度学习 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）_第1张图片

 LSTM中通过门控机制解决梯度问题，遗忘门，输入门和输出门是非0就是1的，门为1时，梯度能够很好的在LSTM传递，减轻了梯度消失发生的概率，门为0时，上一刻的信息对当前时刻无影响，因此也没必要接受传递更新参数。

习题6-5推导GRU网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果. (选做) 

神经网络与深度学习 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）_第2张图片

GRU具有调节信息流动的门单元，但没有一个单独的记忆单元，GRU将输入门和遗忘门整合成一个升级门，通过门来控制梯度。这种方式使网络学会合理地设置门控数值，从而决定何时让梯度消失，何时保持梯度。 

 

附加题6-1P:什么时候应该用GRU?什么时候用LSTM?(选做) 

相较于LSTM， 由于 GRU 参数更少，收敛速度更快，因此花费时间要少很多。 而LSTM则更加灵活，因为它具有三个门控。但实际上，二者之间的表现差距往往并不大，远没有调参所带来的效果明显，二者之间的选择要根据具体的任务和数据集而定。

参考资料 

 GRU和LSTM在各种使用场景应该如何选择？ - 知乎 (zhihu.com)

lstm-bp过程的手工源码实现 - Bob·li - 博客园 (cnblogs.com) 

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