recurrent neural netword,lstm學習記錄
1，rnn在時間層面上會存在梯度消失，原因是由於sigmoid和tan的導數都小於一導致。即使使用relu，則可能會遇到梯度爆炸問題。且過大的步長會導致學死，因為一旦全部為0則無法翻過來。
sigmoid導數值範圍為(0,0.25]，反向傳播時會導致“梯度消失“。tanh函式導數值範圍【0，1】，相對好一點。 sigmoid函式不是0中心對稱，tanh函式是，可以使網路收斂的更好。
2,LSTM比rnn多了一個輸出，即使cell的長期狀態。而rnn的狀態可以認為是短期的狀態。
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