S10.md · 可读全文
这里保留原文的中文、公式标记、代码和链接。可直接交给 Agent 读取,也可选取下方原文复制。此入口返回 HTML;原始 .md / .py 文件仍保留,完整候选包同时包含 UTF-8 原件。
# S10 · 要留下信息,也要学会留下什么
RNN给了信息跨步传递的结构。面对同一钥匙配对,既要问颜色能否保存到最后,也要问末尾错误能否改变开头的写入策略。
<span id="s10-b0"></span>
## 状态 b0
前向保存红/蓝信息;末尾loss还需要影响早期写入,两者相关但不相同。
<span id="s10-b1"></span>
## 状态 b1
给定旧c=1、f=.9、i=.1、g=.5;学生计算保留项与新增项。
<span id="s10-b2"></span>
## 状态 b2
c′=.9×1+.1×.5=.95,保留和写入各有可见路径。
<span id="s10-b3"></span>
## 状态 b3
h′=.8tanh(.95)≈.591826;cell的传递与对外hidden读出分开。
<span id="s10-b4"></span>
## 状态 b4
在同一条20步直接保留路径,分别给f=.99和f=.8,先比较再计算。
<span id="s10-b5"></span>
## 状态 b5
.99²⁰≈.818,.8²⁰≈.011529;这里只是画出的直接路径,不是整个网络总梯度。
## 公式与算例详情
钥匙配对为教学构造:A开头“钥匙放进红盒”,B只将红改蓝;其余干扰内容与末尾“钥匙在哪个颜色的盒子里?”保持相同,正确答案分别为红/蓝。用于检验事实利用时应成对评价,不能只看能输入多少token;本页没有伪造准确率。
LSTM局部一步给定$f=(.9,.2)$、$i=(.1,.75)$、$o=(.8,.5)$、$g=(.5,-.2)$、旧$c=(1,-1)$。$c'=f\odot c+i\odot g=(.95,-.35)$;$h'=o\odot\tanh(c')\approx(.591826,-.168188)$。课堂只完整展开第一坐标$.9\times1+.1\times.5=.95$,让保留与写入各自有具体含义;第二坐标、输出门和各门的完整计算仍在本页说明、学生讲义、独立主题与CLS01,不重建既有Notebook。
门值一般由当前输入和旧状态经可学习函数产生,本页给定值用于复算。门控提供有利的状态通路,但不能保证无限记忆。若直接保留系数每步固定为.99或.8,20步直接路径系数分别为$.99^{20}\approx.818$和$.8^{20}\approx.011529$;这只是所画直接路径,真实总梯度还含其他依赖与路径。
末尾损失如何影响早期写入,属于长程信用分配。BPTT展开共享计算并累积梯度,长链乘积可能衰减或放大;梯度裁剪限制特定的大梯度更新,不能恢复未保存的信息,也不直接解决所有梯度消失。BiRNN可用于已知完整源句,却不能读取生成目标的未知未来。完整推导保留展开层,本段不再逐门遍历整个循环网络章节。
### 继续学习
[状态在流动,梯度可以停在边界](https://codingai-lec05.pages.dev/course/knowledge/recurrent-state-and-credit.html) · [LAB01:C · 共享参数的梯度到底加了几次?](https://deepnote.com/workspace/ise3309jingao-5ba66b0a-4283-4f5a-ae06-3f68d3201e99/project/Fall-26-Lecture-05-841ec8e7-e352-4840-b628-d3742b03d6d0/notebook/LAB-01-ec403d28cc2c400ba661cd270588669f?utm_content=ec403d28cc2c400ba661cd270588669f&utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_term=get_notebook)
[路径 C:材料放得下,不代表采用了当前事实](https://codingai-lec05.pages.dev/course/knowledge/cache-and-effective-context.html) · [LAB03:路径C · 材料放得下,不代表采用了当前事实](https://deepnote.com/workspace/ise3309jingao-5ba66b0a-4283-4f5a-ae06-3f68d3201e99/project/Fall-26-Lecture-05-841ec8e7-e352-4840-b628-d3742b03d6d0/notebook/LAB-03-Transformer-9c5b3d45acdb438a8e7df1dc6cb97e40?utm_content=9c5b3d45acdb438a8e7df1dc6cb97e40&utm_source=openai&utm_medium=mcp&utm_campaign=openaimcp&utm_term=get_notebook)
保留的完整推导:[R17](course/R17.html) · [R18](course/R18.html) · [R19](course/R19.html) · [R20](course/R20.html) · [R21](course/R21.html) · [R22](course/R22.html)。