既然候选记忆细胞已通过使用Tanh函数确保值域在-1到1之间,为什么隐藏状态还需要再次使用Tanh函数来确保输出值域在-1到1之间呢?
时间: 2024-04-08 10:31:40 浏览: 25
隐藏状态再次使用Tanh函数是为了确保输出值在-1到1之间,并与候选记忆细胞的值域持一致。虽然候选记细胞已经经过anh函数处理,但在LSTM中,隐藏状态通过将候选记忆细胞与之的隐藏状态进行加权求和得的。这个加权求和可能会致输出值超出T函数的值域范围,因此需要再次使用Tanh函数来输出值限制在-1到1之间从而保持一致。这样可以确保LSTM模型的输出在合理的范围内,并且有利于模型的训练和优化。
相关问题
LSTM输出门为什么要用tanh函数将数据映射至-1到1
LSTM中的输出门用于控制上一时刻的单元状态是否能够被传递到当前时刻的单元,输出门是通过一个sigmoid函数来控制的。而tanh函数则用于将当前时刻的候选状态映射到-1到1之间的范围,这是因为LSTM中涉及到许多乘法操作,如果乘积的结果不在-1到1之间,那么可能会导致梯度爆炸或者消失的问题。而使用tanh函数来对候选状态进行裁剪可以有效地解决这个问题,从而保证LSTM网络的稳定性和可训练性。
Tanh函数将输出映射在[-1,1]之间,输出以0为中心,
这种性质在深度学习中有什么应用吗?
Tanh函数在深度学习中常用于作为激活函数,具有在输出映射在[-1,1]之间的性质,可以在处理非线性问题时保持可微性,同时适合用来表示输入变量之间的关系。在神经网络的训练过程中,使用Tanh函数的中心值为0的特性有利于加速网络的收敛速度。因此,Tanh函数在深度学习中有着广泛的应用。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)