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RNN中的梯度消失：隐藏层的梯度&隐藏层系数的梯度

引用自：Why LSTMs Stop Your Gradients From Vanishing: A View from the Backwards Pass

最近在学习邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》，看到了循环神经网络。书中写道：
RNN中的梯度消失：隐藏层的梯度&隐藏层系数的梯度_第1张图片
为什么隐藏层系数的梯度没有消失？这篇博客写的非常清楚，故记录一下：
RNN中的梯度消失：隐藏层的梯度&隐藏层系数的梯度_第2张图片
W R W_R WR​的梯度是影响不到的，但是他的梯度更多地来自于当前时间步的几个相邻状态（公式中体现的是累加）。

而对于 h k h_k hk​而言，若 k < < t k<k<<t，那么 h k h_k hk​是更新不动。
引用自：
Why LSTMs Stop Your Gradients From Vanishing: A View from the Backwards Pass
邱锡鹏《神经网络与深度学习》

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