lstm如何解决梯度消失\爆炸

RNN梯度消失的原因是，随着梯度的传导，梯度被近距离梯度主导，模型难以学习到远距离的信息。具体原因也就是∏Tk=t+1∂h(k)∂h(k−1)部分，在迭代过程中，每一步∂h(k)∂h(k−1)始终在[0,1]之间或者始终大于1。 

tanh的导数总是小于1 的， 如果Ws也是一个大于0小于1的值， 那么随着t的增大， 上述公式的值越来越趋近于0， 这就导致了梯度消失问题。 那么如果Ws很大， 上述公式会越来越趋向于无穷， 这就产生了梯度爆炸.

LSTM遗忘门值可以选择在[0,1]之间（sigmoid激活函数），让LSTM来改善梯度消失的情况。可以选择接近1，让遗忘门饱和，此时远距离信息梯度不消失，梯度能够很好的在LSTM中传递，很大程度上减轻了梯度消失发生的概率。也可以选择接近0，此时模型是故意阻断梯度流，遗忘之前信息，说明上一时刻的信息对当前时刻没有影响。那么整体∏Tk=t+1∂C(k)∂C(k−1)也就不会一直减小，远距离梯度不至于完全消失，也就能够解决RNN中存在的梯度消失问题。

LSTM虽然能够解决梯度消失问题，但并不能够避免梯度爆炸问题，仍有可能发生梯度爆炸。但是，由于LSTM众多门控结构，和普通RNN相比，LSTM发生梯度爆炸的频率要低很多。梯度爆炸可通过梯度裁剪解决。

参考：

https://www.cnblogs.com/bonelee/p/10475453.html

https://weizhixiaoyi.com/archives/491.html

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