第十讲-循环神经网络–课时23

image captioning 是由CNN和RNN连接起来的网络

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Image captioning with Attention 

CNN处理图形后不再产生一个向量，而是对图片的每个位置各产生一个向量，即输入到RNN的是一个向量组

soft attention & hard attention

hard attention 不可微分，需要高级bp算法（增强学习中会介绍）

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visual question answering

将RNN单元缩写

Whh,Whx两个矩阵横着摆放

ht-1和xt竖着摆

由于RNN序列很长，会出现梯度消失和梯度爆炸问题

梯度爆炸使用gradient clipping解决

梯度消失使用LSTM

具体的反向传播过程如下：

vanilla RNN

LSTM

通过ct，可以传回梯度（ct能传回来梯度，对应单元的W也就有了梯度）

乘的不再是矩阵，而是f,每次乘的f不一样，所有消失的慢。而且不经过tanh

f门的偏置可以初始为较大的值，以使得**后不为0

LSTM和GRU改变一点都会效果变差，无法改进。。。

GRU如下图