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普通RNN的缺陷—梯度消失和梯度爆炸

之前的RNN，无法很好地学习到时序数据的长期依赖关系。因为BPTT会发生梯度消失和梯度爆炸的问题。

RNN梯度消失和爆炸

对于RNN来说，输入时序数据xt时，RNN 层输出ht。这个ht称为RNN 层的隐藏状态，它记录过去的信息。

语言模型的任务是根据已经出现的单词预测下一个将要出现的单词。

学习正确解标签过程中，RNN层通过向过去传递有意义的梯度，能够学习时间方向上的依赖关系。如果这个梯度在中途变弱（甚至没有包含任何信息），权重参数将不会被更新，也就是所谓的RNN层无法学习长期的依赖关系。梯度的流动如下图绿色箭头。

普通RNN的缺陷—梯度消失和梯度爆炸_第1张图片

随着时间增加，RNN会产生梯度变小(梯度消失)或梯度变大(梯度爆炸)。

RNN 层在时间方向上的梯度传播，如下图。

普通RNN的缺陷—梯度消失和梯度爆炸_第2张图片

反向传播的梯度流经tanh、+、MatMul(矩阵

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