NNDL作业10第六章课后题（LSTM|GRU）-创新互联

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习题6-3 当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.

习题6-4推导LSTM 网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果.

习题6-5推导GRU网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果. (选做)

附加题6-1P:什么时候应该用GRU?什么时候用LSTM?(选做)

附加题 6-2P LSTM BP推导，并用Numpy实现

习题6-3 当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.

梯度爆炸问题产生的原因是由于公式 $Z_{k}=Uh_{k-1}+Wx_{k}+b$ 作为函数 $g(\ast )$ 在第k时刻的输入时，计算误差项 $\delta _{t,k}=\frac{\partial L_{t}}{\partial z_{k}}$ ，梯度可能会过大，从而导致梯度爆炸，可以通过使用LSTM网络来增加门控机制，以此来解决该问题。

习题6-4推导LSTM 网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果.

习题6-5推导GRU网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果. (选做)

附加题6-1P:什么时候应该用GRU?什么时候用LSTM?(选做)

相较于LSTM，由于 GRU 参数更少，收敛速度更快，因此花费时间要少很多。而LSTM则更加灵活，因为它具有三个门控。但实际上，二者之间的表现差距往往并不大，远没有调参所带来的效果明显，二者之间的选择要根据具体的任务和数据集而定。

附加题 6-2P LSTM BP推导，并用Numpy实现

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本文标题：NNDL作业10第六章课后题（LSTM|GRU）-创新互联
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NNDL作业10第六章课后题（LSTM|GRU）-创新互联

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