结构区别: LSTM包含三个门控机制:输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)和输出门(output gate),以及一个内部的单元状态(cell state)。这些门控机制控制着信息在网络中的流动,允许模型长时间保留重要信息,并遗忘不重要的信息。 GRU在结构上比LSTM更简洁,只有两个门:重置门(reset gate)和更新门(update
GRU和LSTM的性能在很多任务上不分伯仲。 GRU 参数更少因此更容易收敛,但是数据集很大的情况下,LSTM表达性能更好。 从结构上来说,GRU只有两个门(update和reset),LSTM有三个门(forget,input,output),GRU直接将hidden state 传给下一个单元,而LSTM则用memory cell 把hidden state 包装起来。 1. 基本结构 1.1 GRU...
GRU只有两个门，就像一个简单的小设备，计算起来更快，对计算资源的需求相对少一点。在一些数据量不是特别大，对精度要求不是特别高的情况下，GRU的这种简单高效就很有优势。再从记忆能力方面看，LSTM的三个门让它的记忆能力比较强，特别是对于长序列中很久之前的信息的记忆。但是这种记忆能力有时候也可能会成为一...
LSTM(Long Short-Term Memory) GRU(Gate Recurrent Unit) Demo 例子 Reference Why RNN? 一般神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的(图像识别)。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。前面的输入可以为后面的输入提供有价值的信息。循环神经网络(Recurrent...
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 https://towardsdatascience.com/understanding-gru-networks-2ef37df6c9be https://medium.com/mlrecipies/deep-learning-basics-gated-recurr...
4. 性能：LSTM和GRU在很多任务上的性能差别并不显著。有些研究表明，在一些任务上，LSTM可能稍微优于...
LSTM变种 1.增加peephole connection 增加的有点复杂,实际效果并不会好太多,用的比较少 2. 通过使用coupled忘记和输入门,把之前遗忘和记忆一起做了,接一个分支得右边的函数. 3.GRU 把忘记和记忆真的合二为一,变成了更新门,网络简单要更简单了. 了解的太浅,有空再补......
总结就是,LSTM中的 和GRU中的 在整体形式上没有区别,都是先对历史信息就行筛选,然后再融入新的信息。但是,在细节上GRU通过同一个共用的门,以互补的形式来减弱和加强信息,这应该算得上是GRU中最核心的部分。至于最后在对新输入的处理,基本没有太大的差别。
3. 、和zt、rt和ht 向量维度保持一致,但 和zt和rt 向量元素值均处于 (0,1)。 4. ht~ 为当前时刻的“中间-隐状态”。当 rt 为全1向量时, ht~ 与标准RNN cell的隐状态更新(计算)方式保持一致。In addition,当 zt 为全0向量时, ht=ht~=tanh(wh,xxt+wh,hht−1) 。此时,GRU cell退化成了标准的...