原文:循环神经网络之——门控制循环单元(GRU)

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 时刻和t 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,但无法解决梯度衰减的问题。由于这个原因,循环神经网络在实际中就会较难捕捉时间序列中的时间步距离较大的依赖关系。 ...

2022-01-25 15:18 0 801 推荐指数:

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循环神经网络之LSTM和GRU

什么。 But! 我觉得邱锡鹏老师的书写得更好!我又要开始推荐这本免费的书了:《神经网络与深度学习》。这本书第六章循环神 ...

Mon Apr 15 06:33:00 CST 2019 0 2570
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
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 ...

Sat Nov 13 18:11:00 CST 2021 2 5869
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
三步理解--门控循环单元(GRU),TensorFlow实现

1. 什么是GRU循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中,我们发现,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 ...

Fri Aug 16 23:43:00 CST 2019 0 1714
机器学习(ML)九之GRU、LSTM、深度神经网络、双向循环神经网络

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 ...

Sun Feb 16 04:08:00 CST 2020 0 2028
 
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