vanilla rnn gradient flow:
問題 : 1. 傳統的rnn在 backpropagation 的時候會出現梯度消失或者梯度**:
這是因為在rnn中,每乙個單元的 weight matrix w都是相同的,梯度反向傳播的時候 whh被乘以 t 次。
2. 這種rnn只能學到 medium-range dependencies (中期依賴關係)不能學到 long term dependencies (長期依賴關係)
四個門可以記作 ifog: input forget output gate
思路:1)forget gate 先過濾 cell state
2) input gate 與 gate gate 計算哪些部分更重要
3)計算cell state
4) 輸出 ht = tanh(ct) · ot
第十課學習
按鍵在未按下時,處於一種高電平狀態,一般這種情況下,其對io口的電平一致,則不會產生任何效果,只有在按下狀態時,由於與接地的迴路貫通,故相當於微控制器的io口直接接地。從原理圖上看,之所以要接keyin1 keyin4外接至按鍵中,主要原因是為了獲取按鍵的狀態,因為我們只能獲取微控制器的io口狀態,...
第十課 邊框
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