摘要： 梯度的尺度保持不变： 利用阿达玛乘积，梯度的尺度不会因为层数的增加而减小或增大，因为每次乘积都是独立的元素乘法，不涉及整个矩阵的缩放。总的来说，阿达玛乘积不会像矩阵乘积那样导致梯度消失或梯度爆炸，因为它不涉及线性变换的累积效应，而是对梯度进行逐元素的操作。这使得LSTM等网络结构在处理长序列时更加稳 阅读全文