(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...
lstm为三个输入xt,ht-1, ct-1,两个输出。gru为两个输入xt, ht-1,一个输出ht,输出即state。 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G...
GRU的构造更简单:比LSTM少一个gate,这样就少几个矩阵乘法。在训练数据很大的情况下GRU能节省很多时间。
GRU的思想类似于LSTM,但结构更简单。在GRU中,信息的更新是通过两个门实现的:一个更新门和一个重置门。更新门负责决定哪些信息需要保留,而重置门则负责决定哪些信息需要遗忘。与LSTM不同,GRU没有单独的记忆单元和输出门。这意味着GRU在处理序列数据时,信息流更加直接,计算也更加高效。然而,这并不意味着GRU的表现不...
门循环单元(GRU)。它将忘记门和输入门合并成一个新的门,称为更新门,这个门用于综合控制细胞的读和写,这样可以简化LSTM的参数,此外它还将细胞状态和隐藏层进行合并。总体而言,它是一个比LSTM更加简化的结构,在训练上更加容易(参数少)。GRU还有一个门称为重置门。如下图所示: ...
一般的神经网络输入和输出的维度大小都是固定的,针对序列类型(尤其是变长的序列)的输入或输出数据束手无策。RNN通过采用具有记忆的隐含层单元解决了序列数据的训练问题。LSTM、GRU属于RNN的改进,解决了RNN中梯度消失爆炸的问题,属于序列数据训练的常用方案。
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...
GRU(Gated Recurrent Unit)和LSTM(Long Short-Term Memory)都是常用的递归升历神经网络(RNN)算法。 GRU和LSTM都可以在序列数据中处理长期依赖性。GRU和LSTM都由多个单元组成,每个单元都包含一个输入门、一个输出门和一个扒笑稿记忆单元。 但是GRU相对于LSTM有一些简化: GRU没有LSTM的输入门,它只有一个更新门,用...