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：门控循环单元（GRU）的基本概念与原理
LSTM通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长期语境等关系进行建模，而GRU基于这样的想法在保留长期序列信息下减少梯度消失问题。本文介绍了GRU门控机制的运算过程，更详细的内容请查看原论文 在本文中，我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模型：门控循环单元 GRU 。根据Cho,etal.在 年的介绍，GRU旨在解决标准RNN中出现的梯度消失问题。 ...
2021-05-12 15:20 0 3144 推荐指数：
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