（1）LSTM和GRU的性能在很多任务上不分伯仲；（2）GRU参数更少，参数少了1/3，因此更容易收敛，但是...
参数数量:GRU的参数数量相对LSTM来说更少,因为它将LSTM中的输入门、遗忘门和输出门合并为了一个门控单元,从而减少了模型参数的数量。 LSTM中有三个门控单元:输入门、遗忘门和输出门。每个门控单元都有自己的权重矩阵和偏置向量。这些门控单元负责控制历史信息的流入和流出。 GRU中只有两个门控单元:更新门和重置门...
GRU公式 rt=σ(Wr∗[ht−1,xt]+br) zt=σ(Wz∗[ht−1,xt]+bz) h~t=tanh(W∗[rt∗ht−1,xt]+bc) ht=(1−zt)∗ht−1+zt∗h~t 由公式可见LSTM有4个权重矩阵,GRU只有3个,因此GRU的参数量是LSTM的¾。 LSTM参数量 Layer (type) Output Shape Param # === input_1 (In...
参数数量:GRU比LSTM少一个门(没有输出门),因此参数更少,训练速度更快。 计算复杂度:GRU更简单,适合计算资源有限的场景。 性能表现:在某些任务上,GRU与LSTM表现相当,但对于长序列,LSTM可能表现更稳定。 六、总结 本篇文章详细介绍了GRU的核心概念与工作原理,并通过TensorFlow实现了一个简单的时间序列预测任务。GRU...
黄康说：「在层数和单元数均一致的情况下，GRU 要比 LSTM 少一些参数和矩阵运算，因此，模型体积和训练速度方面都会有一定的优势。为了严谨的进行效果对比，我们做了两组实验。其中第一组是将 LSTM 和 GRU 的超参数设置一致，结果是： GRU 的效果明显差于 LSTM，同时，由于整体模型体积的主要贡献来源于前后两个...
GRU LSTM有很多变体,其中较大改动的是Gated Recurrent Unit (GRU),这是由 Cho, et al. (2014)提出。它将忘记门和输入门合成了一个单一的 更新门。同样还混合了细胞状态和隐藏状态,和其他一些改动。最终的模型比标准的 LSTM模型要简单。效果和LSTM差不多,但是参数少了1/3,不容易过拟合。
lstm有三个门,输入输出忘记门。gru有两个门,reset,update 门。 update 类似于 input gate和forget gate 3.2 功能上 GRU参数更少,训练速度更快,相比之下需要的数据量更少 如果有足够的数据,LSTM的效果可能好于GRU Reference https://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/82821782 ...
GRU的参数量比RNN多3倍，比LSTM少1倍，这在处理大规模数据集时可以节省大量训练时间。总的来说，RNN、LSTM和GRU都是为了解决序列数据处理中的特定问题而设计的。RNN是基础，LSTM和GRU是其改进版本，分别通过引入门控机制和简化门控机制来解决梯度消失、梯度爆炸和提高训练效率等问题。
GRU简化了LSTM的结构，将遗忘门和输入门合并为一个更新门。GRU只输入上一单元输出状态以及当前数据特征，输出本单元的输出状态。这使得GRU在处理序列数据时更加简洁高效，但与LSTM相比，在长期依赖性问题上可能略逊一筹。在使用LSTM和GRU时，需要考虑参数配置，如`torch.nn.LSTM`的`input_size`、`hidden...
GRU原论文:https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdf GRUS GRU背后的原理与LSTM非常相似,即用门控机制控制输入、记忆等信息而在当前时间步做出预测,表达式由以下给出: GRU有两个有两个门,即一个重置门(reset gate)和一个更新门(update gate)。从直观上来说,重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合...