门控循环单元（GRU）的基本概念与原理
的神经网络模型：门控循环单元（GRU）。根据 Cho, et al. 在 2014 年的介绍，GRU 旨在解决 ...
原文：序列模型（4）----门控循环单元（GRU）
一 GRU 其中， rt表示重置门，zt表示更新门。 重置门决定是否将之前的状态忘记。 作用相当于合并了 LSTM 中的遗忘门和传入门 当rt趋于 的时候，前一个时刻的状态信息ht 会被忘掉，隐藏状态h t会被重置为当前输入的信息。 更新门决定是否要将隐藏状态更新为新的状态h t 作用相当于 LSTM 中的输出门 。 二 GRU的优点：解决梯度消失的问题 ...
2018-12-04 19:28 0 639 推荐指数：
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一． 摘要 在上次分享中，我们了解到了基础的循环神经网络(RNN),对于基础的循环神经网络模型，它可以比较好的通过t时刻关联到t-1时刻和t+1时刻，甚至更多。但它对任意时刻的输入都是赋予相同权重计算。这样区分不出重点因素。并且循环神经网络的梯度很容易衰减和爆炸，虽然可以采用裁剪梯度的方法缓解 ...
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