在使用relu的网络中，是否还存在梯度消失的问题？ 腾讯云域名专场特惠，.com域名新用户仅需23元，买就送证书和解析，1小时搭建属于自己的网站 若羽 2 人赞同了该回答 如果relu参数初始化不理想，前向运算结果为。
如何理解随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）？ https：// towardsdatascience.com/ the-keys-of-deep-learning-in-100-lines-of-code-907398c76504 完— 量子位·QbitAI ？'？' ？ 追踪AI技术和产品新动态 欢迎大家关注我们。
99热可以进去为什么播放不了 微光夜视系统和热成像夜视系统完全是两码事。别的不说，他们原理就不一样。微光夜视系统需要借助微弱的光线（如星光，月光或者其他车的灯光）产生光放大，使得在显示器中。
Resnet到底在解决一个什么问题呢？ 首先指出，resnet并不是在解决梯度消失或者爆炸的问题，虽然resnet确实有梯度高速公路的作用。就实际而言…
为什么相比于RNN，LSTM在梯度消失上表现更好？ 梯度消失的原因：在多层网络中，影响梯度大小的因素主要有两个：权重和激活函数的偏导。深层的梯度是多个…
如何评价IndRNN模型？ 1：先简单码一点占个空。IndRNN相对传统的RNN和LSTM，其主要优势在于：1，可以有效地使用r.
LSTM为何如此有效？ 大多数介绍LSTM的文章都是从解决梯度消失和RNN难训练角度出发的，然而我觉得这远远不是LSTM如此有效的根…做过一点类似的工作，说说个人理解。LSTM处理序列问题有效的关键。
梯度消失问题为什么不通过 gradient scaling 来解决？ 更完整的问题（题目太长标题栏写不下）是：既然梯度爆炸可以通过 gradient clipping 解决，那么梯度消失…
