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gru对比cnn的优点 1.GCN的概念 传统CNN卷积可以处理图片等欧式结构的数据,却很难处理社交网络、信息网络等非欧式结构的数据。一般图片是由c个通道h行w列的矩阵组成的,结构非常规整。而社交网络、信息网络等是图论中的图(定点和边建立起的拓扑图)。 传统CNN卷积面对输入数据维度必须是确定的,进而CNN卷积处理后得到...
1) LSTM: 2)GRU: 3)概括的来说,LSTM和GRU都能通过各种Gate将重要特征保留,保证其在long-term 传播的时候也不会被丢失;还有一个不太好理解,作用就是有利于BP的时候不容易vanishing: 3.实验结果: 实验用了三个unit,传统的tanh,以及LSTM和GRU: 可以发现LSTM和GRU的差别并不大,但是都比tanh要明显好很多,所以...
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