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：門控循環單元（GRU）的基本概念與原理
LSTM通過門控機制使循環神經網絡不僅能記憶過去的信息，同時還能選擇性地忘記一些不重要的信息而對長期語境等關系進行建模，而GRU基於這樣的想法在保留長期序列信息下減少梯度消失問題。本文介紹了GRU門控機制的運算過程，更詳細的內容請查看原論文 在本文中，我們將討論相當簡單且可理解的神經網絡模型：門控循環單元 GRU 。根據Cho,etal.在 年的介紹，GRU旨在解決標准RNN中出現的梯度消失問題。 ...
2021-05-12 15:20 0 3144 推薦指數：
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