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習題6-3 當使用公式(6.50)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得狀態(tài)更新公式時，分析其可能存在梯度爆炸的原因并給出解決辦法.

習題6-4推導(dǎo)LSTM 網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的梯度,并分析其避免梯度消失的效果.

習題6-5推導(dǎo)GRU網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的梯度,并分析其避免梯度消失的效果. (選做)?

附加題6-1P:什么時候應(yīng)該用GRU?什么時候用LSTM?(選做)?

附加題 6-2P LSTM BP推導(dǎo)，并用Numpy實現(xiàn)

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習題6-3 當使用公式(6.50)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得狀態(tài)更新公式時，分析其可能存在梯度爆炸的原因并給出解決辦法.

梯度爆炸問題產(chǎn)生的原因是由于公式作為函數(shù)在第k時刻的輸入時，計算誤差項，梯度可能會過大，從而導(dǎo)致梯度爆炸，可以通過使用LSTM網(wǎng)絡(luò)來增加門控機制，以此來解決該問題。

習題6-4推導(dǎo)LSTM 網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的梯度,并分析其避免梯度消失的效果.

習題6-5推導(dǎo)GRU網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的梯度,并分析其避免梯度消失的效果. (選做)?

附加題6-1P:什么時候應(yīng)該用GRU?什么時候用LSTM?(選做)?

相較于LSTM，?由于 GRU 參數(shù)更少，收斂速度更快，因此花費時間要少很多。 而LSTM則更加靈活，因為它具有三個門控。但實際上，二者之間的表現(xiàn)差距往往并不大，遠沒有調(diào)參所帶來的效果明顯，二者之間的選擇要根據(jù)具體的任務(wù)和數(shù)據(jù)集而定。

附加題 6-2P LSTM BP推導(dǎo)，并用Numpy實現(xiàn)

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標題名稱：NNDL作業(yè)10第六章課后題（LSTM|GRU）-創(chuàng)新互聯(lián)
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