原文:GRU模型结构

一 概述: GRU Gate Recurrent Unit 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 遗忘门和输出门来控制输入值 记忆值和输出值。而在GRU模型中只有两个门:分别是更新门和重置门。具体结构如下图所示: ...

2020-08-23 15:24 0 2135 推荐指数:

查看详情

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0的时候,前一个时刻的状态信息ht−1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 ...

Wed Dec 05 03:28:00 CST 2018 0 639
神经序列模型之RNN 及其变种LSTM、GRU

序列数据的处理,从语言模型 N-gram 模型说起,然后着重谈谈 RNN,并通过 RNN 的变种 LSTM 和 GRU 来实战文本分类。 语言模型 N-gram 模型 一般自然语言处理的传统方法是将句子处理为一个词袋模型(Bag-of-Words,BoW),而不考虑每个词的顺序,比如用朴素贝叶 ...

Tue Dec 03 23:52:00 CST 2019 0 393
循环神经网络---GRU模型

一、GRU介绍   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。   GRU的参数较少,因此训练速度更快,GRU能够降低过拟合的风险 ...

Thu Oct 28 23:03:00 CST 2021 0 6322
写给程序员的机器学习入门 (五) - 递归模型 RNN,LSTM 与 GRU

递归模型的应用场景 在前面的文章中我们看到的多层线性模型能处理的输入数量是固定的,如果一个模型能接收两个输入那么你就不能给它传一个或者三个。而有时候我们需要根据数量不一定的输入来预测输出,例如文本就是数量不一定的输入,“这部片非常好看” 有 7 个字,“这部片很无聊” 有 6 个字,如果我们想 ...

Fri May 29 01:26:00 CST 2020 3 1981
GRU网络

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 ...

Thu Nov 07 18:31:00 CST 2019 0 274
DETR 模型结构源码

DETR 模型结构源码 目录 DETR 模型结构源码 End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) 模型整体结构 模型构建 backbone ...

Fri Oct 01 05:45:00 CST 2021 0 138
GAN(四)—— 模型结构

模型结构在第三篇我们了解了InfoGan、cGAN和CycleGAN这三类GAN模型,并且我们注意到在不同的GAN中,生成器和判别器内部使用的模型各式各样。这一篇我们来看看GAN内部使用的模型,以及GAN的一些特殊的组织方式。 DCGAN原生的GAN中,生成器和判别器采用的都是MLP ...

Wed May 27 04:45:00 CST 2020 2 1239
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM