GRU（门控循环单元）原理+ 代码实现
GRU说白了就是加了两个门，这两个门控制最终隐藏状态的输出，其中还是那一套换汤不换药。 R是重置门，决定上一个时间步\(h_{t-1}\)是否要被重置，如果R元素全为0，很显然我们就丢掉了上一个时间步的h信息。 S是更新门，决定了这个时刻的候选隐藏状态\(h_{t}^{\prime ...
原文：三步理解--门控循环单元(GRU)，TensorFlow实现
. 什么是GRU 在循环神经 络中的梯度计算 法中，我们发现，当时间步数较 或者时间步较小时，循环神经 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 法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经 络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较 的依赖关系。 门控循环神经 络 gated recurrent neural network 的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距 ...
2019-08-16 15:43 0 1714 推荐指数：
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