简单说一下什么是梯度爆炸和梯度消失

梯度爆炸和梯度消失是深度神经网络中常见的问题。梯度爆炸指的是在反向传播过程中，梯度值变得非常大，导致权重更新过大，网络无法收敛。梯度消失则是指在反向传播过程中，梯度值变得非常小，导致权重更新过小，网络无法学习到有效的特征。这些问题通常会出现在深度神经网络中，特别是在使用激活函数为 sigmoid 或 tanh 的网络中。为了解决这些问题，可以使用其他的激活函数，如 ReLU，或使用其他的优化算法，如 Adam。

相关问题

简述GRU和LSTM是如何解决梯度消失与梯度爆炸问题的

GRU和LSTM都是为了解决循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题而提出的。

LSTM（长短期记忆网络）主要是通过引入三个门（输入门、输出门和遗忘门）来控制信息的流动，从而避免了梯度消失和梯度爆炸问题。其中，输入门用于控制新信息的输入，输出门用于控制输出信息的选择，遗忘门用于控制之前的信息是否需要保留。通过这些门的控制，LSTM可以自适应地记忆和遗忘信息，从而更好地处理长序列信息。

GRU（门控循环单元）也是引入门的思想来解决梯度消失和梯度爆炸问题的。GRU只有两个门（更新门和重置门），相比于LSTM更加简单。更新门控制新旧信息的结合，重置门控制历史信息的遗忘。通过这两个门的控制，GRU可以更高效地处理长序列信息。

总的来说，LSTM和GRU都是通过引入门的机制来控制信息的流动和记忆，从而解决梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM相对于GRU更加复杂，但是能够处理更加复杂的序列信息，而GRU则更加高效。