【机器学习】面试题：LSTM长短期记忆网络的理解？LSTM是怎么解决梯度消失的问题的？还有哪些其它的解决梯度消失或梯度爆炸的方法？
（1）简单介绍一下LSTM 因为循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN），本质是一个全连接网络，在处理长期依赖的问题上会出现梯度消失和梯度爆炸。长短时记忆模块（Long Short Term Memory，LSTM）...
torch 如何实现只计算网络所有的参数梯度，但不更新网络？
可以通过调用 backward() 方法，只计算网络所有参数梯度而不更新网络，然后使用 detach() 方法来断开计算图与参数之间的连接，以避免在后续的前向传播中对参数进行更新。具体实现如下：import torch # 定义网络和输入 net = YourNetwork() input = torch.randn(batch_size, input_size) # 计算梯度，但不更新网络 o....
理论结合实际：如何调试神经网络并检查梯度（三）
实施梯度检查记住我们写的J是θ的函数，即完成此操作后，让我们针对任何某个θ(可能为θ₅)进行处理。因此，我们现在要做的是精确地计算θ的近似导数，即函数J的偏导数。还要注意，我们将为此使用前面讨论过的两侧导数。为了以数学方式表示这一点，现在，通过前面关于双向导数的讨论，我们也可以说这大约是J相对于θ₅的偏导数，或者这清楚地告诉我们，我们现在不仅可以对θ₅，而且可以对所有i重复相同的过程，其中i∈（....
理论结合实际：如何调试神经网络并检查梯度（二）
双向导数因此，如果您了解一些相关知识，则可以轻松推断出其中g（θ）指梯度。现在，通过插入刚刚讨论的示例的值，来检查上面编写的方程式的正确性。所以，我会得到以下的东西。现在让我们计算它的实际导数。据我所知，f（θ）=θ³，通过简单的导数g（θ）= 3⋅θ²，而我们得到g（θ）=3。我们做了一个很好的近似，近似误差仅为0.0001。现在让我们看看如果使用传统方法会得到什么。如果用单边来计算，最终将得....
理论结合实际：如何调试神经网络并检查梯度（一）
当我们实现神经网络时，反向传播的过程中更容易出错。因此，如果我们能够实现一些使我们能够轻松调试神经网络的工具，那将是多么酷。在这里，我们将看到“梯度检查”的方法。简而言之，该方法使用数值方法近似梯度。如果实际的梯度接近计算得出的梯度，则可以正确实施反向传播。还有很多其他方法，让我们一起看看。有时，可以看到网络在几个epoch内陷入僵局，然后继续快速收敛。我们还将看到如何解决这个问题。让我们开始吧....
深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式
前言上一篇文章介绍了神经网络需要达到的最终目标，即使所定义的损失函数值达到尽可能的小。那么，是如何达到使得损失函数的值最小的呢？其实，最常使用的核心大招就是“梯度法”进行参数的更新优化，最终达到使得损失函数最小的目的。本文将介绍神经网络中参数的梯度是如何计算的。在介绍梯度法之前先简单介绍一下所用到的数值微分方面的数学知识，以帮助理解后续梯度法的计算过程，如果知道这一部分知识的同学，可以直接跳过本....
神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降，链式求导法则而来的
原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 写得非常好，适合入门！ 神经元 神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示： 计算一个神经元的输出的方法和计算一个感知器的输出是一样的。假设神经元的输入是向量，激活函数是sig.....
浅谈神经网络中的梯度爆炸问题
首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/292826 在神经网络中，梯度下降算法是使用非常广泛的优化算法。梯度下降算法的变体有好多，比如随机梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）、小批量梯度下降（Mini Batch Gradient Descent）等，但对于梯度下降算法而言，难免需要考虑梯度下降算法中遇到的梯度弥散以及梯度爆....
浅谈神经网络中的梯度爆炸问题
在神经网络中，梯度下降算法是使用非常广泛的优化算法。梯度下降算法的变体有好多，比如随机梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）、小批量梯度下降（Mini Batch Gradient Descent）等，但对于梯度下降算法而言，难免需要考虑梯度下降算法中遇到的梯度弥散以及梯度爆炸等问题，本文主要讲解神经网络中的梯度爆炸问题，从以下三个方面讲解： 什么是梯度爆...
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