原文: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 時刻和t 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,但無法解決梯度衰減的問題。由於這個原因,循環神經網絡在實際中就會較難捕捉時間序列中的時間步距離較大的依賴關系。 ...

2022-01-25 15:18 0 801 推薦指數:

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循環神經網絡之LSTM和GRU

什么。 But! 我覺得邱錫鵬老師的書寫得更好!我又要開始推薦這本免費的書了:《神經網絡與深度學習》。這本書第六章循環神 ...

Mon Apr 15 06:33:00 CST 2019 0 2570
循環神經網絡---GRU模型

一、GRU介紹   GRU是LSTM網絡的一種效果很好的變體,它較LSTM網絡的結構更加簡單,而且效果也很好,因此也是當前非常流形的一種網絡GRU既然是LSTM的變體,因此也是可以解決RNN網絡中的長依賴問題。   GRU的參數較少,因此訓練速度更快,GRU能夠降低過擬合的風險 ...

Thu Oct 28 23:03:00 CST 2021 0 6322
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 ...

Sat Nov 13 18:11:00 CST 2021 2 5869
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
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
機器學習(ML)九之GRU、LSTM、深度神經網絡、雙向循環神經網絡

門控循環單元GRU循環神經網絡中的梯度計算方法。當時間步數較大或者時間步較小時,循環神經網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,但無法解決梯度衰減的問題。通常由於這個原因,循環神經網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。 門控循環神經網絡(gated ...

Sun Feb 16 04:08:00 CST 2020 0 2028
 
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