LSTM řeší problém pomocí jedinečné aditivní struktury gradientu, která zahrnuje přímý přístup k aktivacím brány zapomenutí, což umožňuje síti podporovat požadované chování z gradientu chyb pomocí časté aktualizace bran v každém časovém kroku procesu učení.
Jak LSTM řeší explodující gradient?
Velmi krátká odpověď: LSTM odděluje stav buňky (obvykle označovaný c) a skrytou vrstvu/výstup (obvykle označovaný h) a provádí pouze aditivní aktualizace c, díky čemuž jsou paměti v c stabilnější. gradient protékající c je tedy zachován a je těžké jej zmizet (proto je těžké zmizet celkový gradient).
Jak lze vyřešit problém mizejícího přechodu?
Řešení: Nejjednodušším řešením je použít jiné aktivační funkce, jako je ReLU, která nezpůsobuje malou derivaci. Dalším řešením jsou zbytkové sítě, protože poskytují zbytková připojení přímo k dřívějším vrstvám.
Jaký problém řeší LSTM?
LSTM. LSTM (zkratka pro long short-term memory) primárně řeší problém mizejícího gradientu v backpropagation. LSTM používají vtokový mechanismus, který řídí proces ukládání do paměti. Informace v LSTM lze ukládat, zapisovat nebo číst prostřednictvím bran, které se otevírají a zavírají.
Proč LSTM zabrání tomu, aby vaše sklony zmizely z výhledu ze zpětného průsmyku?
Důvodem je to, že za účelem vynucení tohoto konstantního chybového toku byl výpočet gradientu zkrácen, aby netekl zpět do vstupních nebo kandidátských hradel.
