LSTM's lossen het probleem op met behulp van een unieke additieve gradiëntstructuur die directe toegang tot de activeringen van de vergeetpoort omvat, waardoor het netwerk gewenst gedrag van de foutgradiënt kan aanmoedigen met behulp van frequente poortupdates op elke tijdstap van het leerproces.
Hoe lost LSTM een exploderende gradiënt op?
Een heel kort antwoord: LSTM ontkoppelt de celstatus (meestal aangeduid met c) en verborgen laag/uitvoer (meestal aangeduid met h), en voert alleen additieve updates uit voor c, waardoor herinneringen in c stabieler worden. Dus de gradiënt die door c stroomt blijft behouden en is moeilijk te verdwijnen (daarom is de algehele gradiënt moeilijk te verdwijnen).
Hoe kan een verdwijnend verloopprobleem worden opgelost?
Oplossingen: De eenvoudigste oplossing is om andere activeringsfuncties te gebruiken, zoals ReLU, die geen kleine afgeleide veroorzaakt. Restnetwerken zijn een andere oplossing, omdat ze rechtstreekse resterende verbindingen naar eerdere lagen bieden.
Welk probleem lost LSTM op?
LSTM's. LSTM (afkorting van lange kortetermijngeheugen) lost voornamelijk het verdwijnende gradiëntprobleem op in backpropagation. LSTM's gebruiken een poortmechanisme dat het memo-proces regelt. Informatie in LSTM's kan worden opgeslagen, geschreven of gelezen via poorten die openen en sluiten.
Waarom LSTM's voorkomen dat uw hellingen verdwijnen uit het zicht vanaf de achterwaartse pas?
De reden hiervoor is dat, om deze constante foutstroom af te dwingen, de gradiëntberekening werd afgekapt om niet terug te vloeien naar de invoer- of kandidaatpoorten.
