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系列文章目录
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- 系列文章目录
- 循环神经网络
- 使用循环神经网络的语言模型
- 困惑度（perplexity）
- 梯度剪裁
循环神经网络
使用循环神经网络的语言模型
输入“你”，更新隐变量，输出“好”。
困惑度（perplexity）
语言模型说白了，是个分类模型，我的输出是对下一个词的预测，假设一共有m个词，也就是m个类的分类问题，对于分类问题，当然可以使用交叉熵来做。
梯度剪裁
对于长度为 T T T的序列，我们在迭代中计算这 T T T个时间步上的梯度，将会在反向传播过程中产生长度为 O ( T ) \mathcal{O}(T) O(T)的矩阵乘法链，当 T T T较大时，它可能导致数值不稳定。
一个流行的替代方案是通过将梯度 g \mathbf{g} g投影回给定半径（例如 θ \theta θ）的球来裁剪梯度 g \mathbf{g} g。
如下式：
g ← min ( 1 , θ ∥ g ∥ ) g . \mathbf{g} \leftarrow \min\left(1, \frac{\theta}{\|\mathbf{g}\|}\right) \mathbf{g}. g←min(1,∥g∥θ)g.
通过这样做，我们知道梯度范数永远不会超过 θ \theta θ，并且更新后的梯度完全与 g \mathbf{g} g的原始方向对齐。