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LSTM缓解梯度消失问题

关于LSTM

https://easyai.tech/ai-definition/lstm/

https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21

为何LSTM缓解梯度消失问题

为什么LSTM会减缓梯度消失？ - 知乎

LSTM引入长短期记忆，cell state和hidden state，解决梯度消失关键是对长期记忆cell state的保留和更新

LSTM解决梯度消失的本质是在Cell state 的更新中引入输入门和遗忘门

通过输入门，控制何时保留新的候选cell state，保留多少

通过遗忘门，控制何时遗忘上一个cell state，遗忘多少

门控sigmoid的输出值为0~1之间，其导数值范围0~0.25

使得\tfrac{\partial C_{t}}{\partial C_{t-1}}的值不会趋于0和无穷大

NN通过学习改变门控值，改变梯度传递，缓解梯度消失问题

Smerity.com: Explaining and illustrating orthogonal initialization for recurrent neural networks

解释和说明正交初始化的循环神经网络

正交初始化缓解梯度消失和爆炸问题

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