原文: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 是否要被重置,如果R元素全為 ,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 應該怎么輸出。 注意,因為這是兩個閥門,閥門控制肯定取值只有 ,所以這個的激活函數是sigmod函數。 公式: begin aligned ...

2021-11-13 10:11 2 5869 推薦指數:

查看詳情

三步理解--門控循環單元(GRU),TensorFlow實現

1. 什么是GRU循環神經⽹絡中的梯度計算⽅法中,我們發現,當時間步數較⼤或者時間步較小時,循環神經⽹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,但⽆法解決梯度衰減的問題。通常由於這個原因,循環神經⽹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。 門控循環神經⽹絡 ...

Fri Aug 16 23:43:00 CST 2019 0 1714
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0的時候,前一個時刻的狀態信息ht−1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 ...

Wed Dec 05 03:28:00 CST 2018 0 639
循環神經網絡之——門控循環單元(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 ...

Tue Jan 25 23:18:00 CST 2022 0 801
LSTM&GRU原理及pytroch實現

1.LSTM&GRU原理 https://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/58598296 https://github.com/starflyyy/Gated-Recurrent-Unit-GRU 2.多層LSTM pytorch里 ...

Sat Nov 23 22:32:00 CST 2019 0 277
深度學習原理循環神經網絡RNN和LSTM網絡結構、結構變體(peephole,GRU)、前向傳播公式以及TF實現簡單解析

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 ...

Fri Jan 18 02:15:00 CST 2019 0 1305
GRU算法原理

一、GRU算法   GRU(Gate Recurrent Unit,循環單元)是循環神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN)的一種。和LSTM(Long-Short Term Memory)一樣,也是為了解決長期記憶和反向傳播中的梯度等問題而提 ...

Wed Mar 17 08:08:00 CST 2021 0 474
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM