梯度消失

：在神经别具一格网络中，以点带面当前面隐空口说白话藏层的学干瘪习速率低声振林木于后面隐消瘦藏层的学陡峭习速率，黑瘦即随着隐紧行无善踪藏层数目臃肿黑瘦的增加，画蛇添足分类准确喜怒哀乐率反而下合作降了。这俊秀美丽种现象叫春蚕做消失的关切梯度问题滚瓜烂熟。内容来自懂视网(www.51dongshi.net)，请勿采集！

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rnn为什么会梯度消失

RNN（循环神经网络）产生梯度消失问题的主要原因，是在于其使用的基于时间的反向传播（BPTT）算法在处理长序列时，梯度会在时间维度上连乘，当连乘的梯度值小于1时，随着序列长度的增加，最终得到的梯度会趋向于0，导致梯度消失。

RNN是一种特殊的神经网络，能够处理序列数据。其核心思想是将前一个时刻的隐藏状态与当前时刻的输入结合起来，计算得到当前时刻的输出和新的隐藏状态。这种机制使得RNN能够捕获序列中的时序依赖关系。

然而，在训练RNN时，我们通常使用基于时间的反向传播（BPTT）算法。这种算法的核心思想是将整个序列看作一个整体，通过反向传播算法计算每个时刻的梯度，并更新网络的参数。在计算梯度时，由于RNN的链式结构，我们需要将每个时刻的梯度连乘起来。

问题就出在这个连乘操作上。当梯度值小于1时，随着序列长度的增加，连乘得到的梯度值会趋向于0。这是因为梯度是一个小于1的数的连乘，而连乘的次数就是序列的长度。当序列长度很长时，最终的梯度值就会变得非常小，接近于0。这就是所谓的梯度消失问题。

梯度消失问题会导致RNN在训练长序列时效果不佳，因为当梯度消失时，网络参数的更新量会变得非常小，使得网络无法有效地学习到序列中的长期依赖关系。例如，在自然语言处理任务中，如果我们需要理解一个长句子的意思，那么就需要捕获句子中不同部分之间的依赖关系。但是，由于梯度消失问题，RNN可能无法有效地捕获这些依赖关系，导致理解效果不佳。

为了解决梯度消失问题，人们提出了许多改进方法，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等。这些方法通过引入门控机制或其他技巧来改进RNN的结构，从而避免梯度消失问题，提高网络在处理长序列时的性能。