慨。

【……】系統忽然冒出濃濃的危機意識，【那個，宿主其實我也很有用的！要不讓我開放全民好感度漲幅提示！對你有敵意的肯定是負數，到時候還沒靠近你就能發現……】

“不，太吵。”徐靜怡很果決搖頭。

“這位同學？”站在臺上的森田教授很睿智地看著她，語態很溫和，“剛剛我的說法是有什麼問題嗎？你似乎對此有些不同的見解！”

徐靜怡一懵。

系統，【糟糕了宿主！好像這位老大爺誤會你剛剛搖頭了！你別慌，他正在講RNN和與傳統神經網路區別！】

——原來已經講到處理序列資料的迴圈神經網路。

這個用大白話來形容，就是機器人處理問題時的邏輯思維能力。舉個例子比如“我實在是太冷了，準備去XXX”，根據前面的輸入判斷“XXX”很大可能就是“穿衣服”，這就是序列資料。

徐靜怡快速掃了一眼黑板，“tanh和sigmoid啟用函式的RNN如果遭遇梯度消失要如何是好？”

徐靜怡起身，慢條斯理地開口：“tanh和sigmoid兩端的梯度值都基本接近0，從求導公式可以看出有個連乘操作。而向量函式對向量求導結果為一個Jacobian矩陣，元素為每個點的導數，當矩陣中的值太大時，經過指數放大，則會產生梯度爆炸。可以設定一個梯度閾值來處理。另外梯度消失，可以用ReLU來替代tanh和sigmoid啟用函式，或者用LSTM或GRU結構。”

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