RNN & LSTM & GRU 的原理與區別
RNN 循環神經網絡，是非線性動態系統，將序列映射到序列，主要參數有五個：[Whv,Whh,Woh,bh,bo,h0]">[Whv,Whh,Woh,bh,bo,h0][Whv,Whh,Woh,bh,bo,h0]，典型的結構圖如下： 和普通神經網絡一樣，RNN有輸入層輸出層 ...
原文：RNN & GRU & LSTM 區別與聯系
這里講一下RNN 又稱 valina RNN amp GRU amp LSTM三者的具體結構以及之間的聯系。 RNN 在基本的RNN中 valina RNN ，輸出和隱狀態相同 GRU 加入了reset門和update門，前者用於確定前一步的隱狀態有多少可以輸入當前步，后者用於確定當前步的隱狀態有多少可以輸出下一步，結構如下： 多層GRU： LSTM LSTM加入了輸入門 忘記門 輸出門，也因此多 ...
2020-04-28 10:48 0 1919 推薦指數：
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；另一種則是設計更加精密的recurrent unit，如LSTM，GRU。而本文的重點是比較LSTM，G ...
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