了解神经网络中的淹没：原因、影响和解决方案

淹没是神经网络中发生的一种现象，特别是在循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络中。它指的是这样一种情况：RNN 或 LSTM 网络中的单元状态的输出太大，导致单元状态陷入某个特定值，而不是能够探索其他可能的值。当RNN 或 LSTM 网络的输入非常强，或者网络接受的数据训练对某一特定输出具有强烈偏差。结果，网络变得无法学习新信息或适应不断变化的条件，并且无论接收到什么输入，它都只能产生一个特定的输出。在许多应用中，例如自然语言处理、语音处理，沼泽可能是一个问题识别和时间序列预测，其中探索不同可能性和适应不断变化的条件的能力至关重要。为了解决这个问题，研究人员开发了各种技术，例如梯度裁剪、权重归一化和正则化技术，以防止沼泽并提高 RNN 和 LSTM 网络的泛化能力。