梯度消失 和 梯度爆炸是所有NN的问题吗？
是的，有常用的解决方案：
https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78847691
LSTM 中的gates 是不是就是讲符号逻辑和深度语义分析的结合呢？
有没有去做过以sentences为粒度的运算（除了相似度和距离？）
上面两个问题可以一起解答：
可以把LSTM理解为这样，但是它的出现是一种解决梯度爆炸和梯度消失的手段（不全是）
如果想把逻辑运算应用到sentences级别，首先要有应用场景，如：
「每日一画」补3.31作业
我很生气，不是因为你和他一起吃饭。 叫我去，我觉得我就是一个顺带的。
大家都说的对，明天继续
昨日，半夜醒来竟然睡不着，听了温老师的课《关系》，对里面的因果关系的诠释很深刻，人精神层面的东西太伟大了...
想开启学霸模式了，还有一个月多一点，我即将考试了，这场战役真的不想输。 康复师的考试，我坚信，不管复习有多大的困难...
3月份结束，迎接新的4月份。预售是锻炼，是磨人精，把人的脾气也磨没了。顾客不断拒绝我，我还继续带她是如初恋的爱着。
不知不觉就在上海度过了快一个月，感觉好快。5号正式开始的培训，到今天31号，已经在魔都找到一丝熟悉感了。每天的自己...
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简单的事情重复做，离成功就不远了。这句话在几年前家人对我说过的道理，直到今天我才能明白这句话的含义，就像说懂很多道...
本文标题：3.31
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