文章目录

• • 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
  • 附加题 6-1P 什么时候应该用GRU? 什么时候用LSTM?
  • 附加题 6-2P LSTM BP推导，并用Numpy实现
  • 参考

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.

令Z_k= Uh_k-1 + Wx_k + b 为在第 k 时刻函数g(.) 的输入，在计算公式6.34中的误差项

时，梯度可能过大，从而导致梯度过大问题。

解决方法：增加门控机制，例如：使用长短期记忆神经网络。

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

LSTM中通过门控机制解决梯度问题，遗忘门，输入门和输出门是非0就是1的，并且三者之间都是相加关系，梯度能够很好的在LSTM传递，减轻了梯度消失发生的概率，门为0时，上一刻的信息对当前时刻无影响，没必要接受传递更新参数了。

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

GRU结构图:

GRU具有调节信息流动的门单元，但没有一个单独的记忆单元，GRU将输入门和遗忘门整合成一个升级门，通过门来控制梯度。这种门控的方式，让网络学会如何设置门控数值，来决定何时让梯度消失，何时保持梯度。

附加题 6-1P 什么时候应该用GRU? 什么时候用LSTM?

• GRU和LSTM的区别：
  • LSTM利用输出门（output gate）可以选择性的使用细胞状态（cell state），而GRU总是不加选择的使用细胞状态
  • LSTM利用更新门（update gate）可以独立控制加入多少新的“记忆”，与老“记忆”无关，而GRU对新“记忆”的加入会受老“记忆”的约束，老“记忆”留存越多新“记忆”加入越少。
  • GRU的优点是其模型的简单性 ，因此更适用于构建较大的网络。它只有两个门控，从计算角度看，它的效率更高，它的可扩展性有利于构筑较大的模型；但是LSTM更加的强大和灵活，因为它具有三个门控。LSTM是经过历史检验的方法。

附加题 6-2P LSTM BP推导，并用Numpy实现

首先求出它们在t时刻的梯度，然后再求出他们最终的梯度。

import numpy as np
def sigmoid(x):return 1/(1+np.exp(-x))def softmax(x):e_x = np.exp(x-np.max(x))# 防溢出return e_x/e_x.sum(axis=0)def LSTM_CELL_Forward(xt, h_prev, C_prev, parameters):# 获取参数字典中各个参数Wf = parameters["Wf"]bf = parameters["bf"]Wi = parameters["Wi"]bi = parameters["bi"]Wc = parameters["Wc"]bc = parameters["bc"]Wo = parameters["Wo"]bo = parameters["bo"]Wy = parameters["Wy"]by = parameters["by"]# 获取 xt 和 Wy 的维度参数n_x, m = xt.shapen_y, n_h = Wy.shape# 拼接 h_prev 和 xtconcat = np.zeros((n_x + n_h, m))concat[: n_h, :] = h_prevconcat[n_h:, :] = xt# 计算遗忘门、输入门、记忆细胞候选值、下一时间步的记忆细胞、输出门和下一时间步的隐状态值ft = sigmoid(np.dot(Wf, concat) + bf)it = sigmoid(np.dot(Wi, concat) + bi)cct = np.tanh(np.dot(Wc, concat) + bc)c_next = ft * C_prev + it * cctot = sigmoid(np.dot(Wo, concat) + bo)h_next = ot * np.tanh(c_next)# LSTM单元的计算预测yt_pred = softmax(np.dot(Wy, h_next) + by)return h_next, c_next, yt_pred
np.random.seed(1)
xt = np.random.randn(3,10)
h_prev = np.random.randn(5,10)
c_prev = np.random.randn(5,10)
Wf = np.random.randn(5, 5+3)
bf = np.random.randn(5,1)
Wi = np.random.randn(5, 5+3)
bi = np.random.randn(5,1)
Wo = np.random.randn(5, 5+3)
bo = np.random.randn(5,1)
Wc = np.random.randn(5, 5+3)
bc = np.random.randn(5,1)
Wy = np.random.randn(2,5)
by = np.random.randn(2,1)parameters = {"Wf": Wf, "Wi": Wi, "Wo": Wo, "Wc": Wc, "Wy": Wy, "bf": bf, "bi": bi, "bo": bo, "bc": bc, "by": by}h_next, c_next, yt = LSTM_CELL_Forward(xt, h_prev, c_prev, parameters)
print("a_next[4] = ", h_next[4])
print("a_next.shape = ", c_next.shape)
print("c_next[2] = ", c_next[2])
print("c_next.shape = ", c_next.shape)
print("yt[1] =", yt[1])
print("yt.shape = ", yt.shape)

运行结果：

参考

deeplearning.ai - 网易云课堂 (163.com)