門控循環單元（GRU）的基本概念與原理
的神經網絡模型：門控循環單元（GRU）。根據 Cho, et al. 在 2014 年的介紹，GRU 旨在解決 ...
原文：序列模型（4）----門控循環單元（GRU）
一 GRU 其中， rt表示重置門，zt表示更新門。 重置門決定是否將之前的狀態忘記。 作用相當於合並了 LSTM 中的遺忘門和傳入門 當rt趨於 的時候，前一個時刻的狀態信息ht 會被忘掉，隱藏狀態h t會被重置為當前輸入的信息。 更新門決定是否要將隱藏狀態更新為新的狀態h t 作用相當於 LSTM 中的輸出門 。 二 GRU的優點：解決梯度消失的問題 ...
2018-12-04 19:28 0 639 推薦指數：
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GRU說白了就是加了兩個門，這兩個門控制最終隱藏狀態的輸出，其中還是那一套換湯不換葯。 R是重置門，決定上一個時間步\(h_{t-1}\)是否要被重置，如果R元素全為0，很顯然我們就丟掉了上一個時間步的h信息。 S是更新門，決定了這個時刻的候選隱藏狀態\(h_{t}^{\prime ...
循環神經網絡之——門控制循環單元(GRU)
一． 摘要 在上次分享中，我們了解到了基礎的循環神經網絡(RNN),對於基礎的循環神經網絡模型，它可以比較好的通過t時刻關聯到t-1時刻和t+1時刻，甚至更多。但它對任意時刻的輸入都是賦予相同權重計算。這樣區分不出重點因素。並且循環神經網絡的梯度很容易衰減和爆炸，雖然可以采用裁剪梯度的方法緩解 ...
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