LSTM相比一般RNN的优势
来源：互联网 发布：淘宝不自动打开淘口令 编辑：程序博客网 时间：2024/05/29 18:04
LSTM只能避免RNN的梯度消失（gradient vanishing），但是不能对抗梯度爆炸问题（Exploding Gradient）。
梯度膨胀(gradient explosion)不是个严重的问题，一般靠裁剪后的优化算法即可解决，比如gradient clipping（如果梯度的范数大于某个给定值，将梯度同比收缩）。
梯度剪裁的方法一般有两种：
梯度剪裁的方法一般有两种：
1.一种是当梯度的某个维度绝对值大于某个上限的时候，就剪裁为上限。
2.另一种是梯度的L2范数大于上限后，让梯度除以范数，避免过大。
2.另一种是梯度的L2范数大于上限后，让梯度除以范数，避免过大。
LSTM如何避免梯度消失？
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