lstm 是為了解決 rnn 的 gradient vanish 的問題所提出的。
lstm如何避免梯度消失？
lstm只能避免rnn的梯度消失（gradient vanishing），但是不能對抗梯度**問題（exploding gradient）。
梯度膨脹(gradient explosion)不是個嚴重的問題，一般靠裁剪後的優化演算法即可解決，比如gradient clipping（如果梯度的範數大於某個給定值，將梯度同比收縮）。
梯度剪裁的方法一般有兩種：
1.一種是當梯度的某個維度絕對值大於某個上限的時候，就剪裁為上限。
2.另一種是梯度的l2範數大於上限後，讓梯度除以範數，避免過大。
lstm網路一般訓練多少輪 網路運營一般多少錢
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一篇好的 不是要人看不懂，而是讓乙個外行人都能看的懂，而注釋無疑是這其中很重要的一環，注釋是專門給程式設計師自己看的，而機器不會看到。乙個好的注釋可以讓人一眼明白這個程式的作用，當然也不是每一行都需要注釋，int a 宣告乙個變數 int b 宣告乙個變數 例如這樣，這個注釋就是很廢，因為大家都知道...