门控循环单元（GRU） 循环神经网络中的梯度计算方法。当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。 门控循环神经网络（gated ...

循环神经网络 简介 循环神经网络（Recurrent Neural Networks， RNN） 是一类用于处理序列数据的神经网络。之前的说的卷积神经网络是专门用于处理网格化数据（例如一个图像）的神经网络，而循环神经网络专门用于处理序列数据（例如\(x^{(1)},x^{(2)},···,x ...

1.GRU(Gated Recurrent Unit) 　　为了克服RNN无法远距离依赖而提出了LSTM，而GRU是LSTM的一个变体，GRU保持LSTM效果的同时，又使结构变得简单。 2.GRU结构 　　 　　 　　 　　GRU只有两个gate，一个是reset ...

目标 这个阶段会给cute-dl添加循环层，使之能够支持RNN--循环神经网络. 具体目标包括: 添加激活函数sigmoid, tanh. 添加GRU(Gate Recurrent Unit)实现. 添加LSTM(Long Short-term Memory)实现 ...

循环神经网络背景这里先不介绍了。本文暂时先记录RNN和LSTM的原理。 首先RNN。RNN和LSTM都是参数复用的，然后每个时间步展开。 RNN的cell比较简单，我们用Xt表示t时刻cell的输入，Ct表示t时刻cell的状态，ht表示t时刻的输出（输出和状态在RNN里是一样 ...

1、GRU概述 　　GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。 　　在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门 ...

介绍 Resnet分类网络是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。 我们的一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到 ...

是layer-wise的，即每个时刻被同时计算，而非时序上串行。 其卷积网络层层之间是有因果关系的，意味着不会有“ ...