GRU（門控循環單元）原理+ 代碼實現
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 ...
原文：三步理解--門控循環單元(GRU)，TensorFlow實現
. 什么是GRU 在循環神經 絡中的梯度計算 法中，我們發現，當時間步數較 或者時間步較小時，循環神經 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 法解決梯度衰減的問題。通常由於這個原因，循環神經 絡在實際中較難捕捉時間序列中時間步距離較 的依賴關系。 門控循環神經 絡 gated recurrent neural network 的提出，正是為了更好地捕捉時間序列中時間步距 ...
2019-08-16 15:43 0 1714 推薦指數：
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