門控循環單元（GRU） 循環神經網絡中的梯度計算方法。當時間步數較大或者時間步較小時，循環神經網絡的梯度較容易出現衰減或爆炸。雖然裁剪梯度可以應對梯度爆炸，但無法解決梯度衰減的問題。通常由於這個原因，循環神經網絡在實際中較難捕捉時間序列中時間步距離較大的依賴關系。 門控循環神經網絡（gated ...

循環神經網絡 簡介 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks， RNN） 是一類用於處理序列數據的神經網絡。之前的說的卷積神經網絡是專門用於處理網格化數據（例如一個圖像）的神經網絡，而循環神經網絡專門用於處理序列數據（例如\(x^{(1)},x^{(2)},···,x ...

1.GRU(Gated Recurrent Unit) 　　為了克服RNN無法遠距離依賴而提出了LSTM，而GRU是LSTM的一個變體，GRU保持LSTM效果的同時，又使結構變得簡單。 2.GRU結構 　　 　　 　　 　　GRU只有兩個gate，一個是reset ...

目標 這個階段會給cute-dl添加循環層，使之能夠支持RNN--循環神經網絡. 具體目標包括: 添加激活函數sigmoid, tanh. 添加GRU(Gate Recurrent Unit)實現. 添加LSTM(Long Short-term Memory)實現 ...

循環神經網絡背景這里先不介紹了。本文暫時先記錄RNN和LSTM的原理。 首先RNN。RNN和LSTM都是參數復用的，然后每個時間步展開。 RNN的cell比較簡單，我們用Xt表示t時刻cell的輸入，Ct表示t時刻cell的狀態，ht表示t時刻的輸出（輸出和狀態在RNN里是一樣 ...

1、GRU概述 　　GRU是LSTM網絡的一種效果很好的變體，它較LSTM網絡的結構更加簡單，而且效果也很好，因此也是當前非常流形的一種網絡。GRU既然是LSTM的變體，因此也是可以解決RNN網絡中的長依賴問題。 　　在LSTM中引入了三個門函數：輸入門、遺忘門 ...

介紹 Resnet分類網絡是當前應用最為廣泛的CNN特征提取網絡。 我們的一般印象當中，深度學習愈是深（復雜，參數多）愈是有着更強的表達能力。憑着這一基本准則CNN分類網絡自Alexnet的7層發展到了VGG的16乃至19層，后來更有了Googlenet的22層。可后來我們發現深度CNN網絡達到 ...

是layer-wise的，即每個時刻被同時計算，而非時序上串行。 其卷積網絡層層之間是有因果關系的，意味着不會有“ ...