我们再来看下每个时刻LSTM单元的输入和输出,显然在每个时刻LSTM会接收3种数据,同时输出2种数据。在时刻$t$LSTM单元的输入是:单词$xt$ (词向量),上一个时刻的状态向量$c{t-1}$ (上边的横线) 和 上一个时刻的隐状态向量$h{t-1}$ (下边的横线);LSTM单元的输出是: 当前时刻的状态向量$c{t}$和 当前时刻...
长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM模型结构图 图形释义 在上图中,每条线都承载着整个向量,从一个节点的输出到另一个节点的输入。粉色圆圈表示逐点操作,...
GRU(Gated Recurrent Unit)是一种与LSTM类似的递归神经网络(RNN)变种,旨在通过引入门控机制来缓解传统RNN和LSTM在长序列学习中的梯度消失问题。GRU相较于LSTM更加简洁,具有更少的参数,因此计算开销较低,但在许多任务中,它的性能与LSTM相当。 GRU通过两个主要的门控机制来控制信息流:重置门(Reset Gate) 和 更新门...
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...
num_units:LSTM网络单元的个数,也即隐藏层的节点数。 forget_bias:添加到忘记门的偏置。 state_is_tuple:由于细胞状态ct和输出ht是分开的,当为True时放在一个tuple中,(c=array([[]]),h=array([[]])),当为False时两个值就按列连接起来,成为[batch,2n],建议使用True。
GRU(Gate Recurrent Unit)可以视为 LSTM 的简化版本。运算量更小,却能达到 LSTM 相当的性能。 介绍LSTM 之前,要先了解什么是 RNN。 RNN# 递归神经网络 RNN(Recurssion Neural Network),通过让网络能接收上一时刻的网络输出达成处理时序数据的目标。 x
GRU与LSTM非常相似,但它去除了Cell State,使用Hidden State来传递信息。GRU只有两个Gates: Reset Gate和Update Gate。 GRU cell and it’s gates 上图不够直接明白,再来一张中国台湾大学李宏毅教学视频中的讲解。 如上图所示,r是Reset Gate,z为Update Gate。
随着人工智能和深度学习领域的快速发展,门控神经网络(RNN)已成为处理序列数据的强大工具。特别是百度智能云推出的文心快码(Comate),作为一个高效的代码生成工具,能够基于深度学习技术快速生成高质量的代码,为开发者提供了极大的便利。接下来,我们将重点介绍两种常见的门控神经网络:长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(...
LSTM和GRU,作为RNN的两种变体,各自拥有独特的结构优势和应用场景。这些优缺点并非绝对,而是根据具体任务需求而有所变化。因此,在选择算法时,应更多考虑实际问题的特点,而非盲目追求某种算法的优势。 关于两者之间的比较: 一、LSTM与GRU的对比 LSTM相对于GRU,在结构上更为复杂,拥有更多的门控机制,这使得LSTM在处理长...
新的单元状态可根据遗忘层、候选层和输入层和先前的单元状态来计算得到; 再计算当前单元输出; 最后把输出和新的单元状态逐点相乘可得到新的隐藏状态。 从上面看出,LSTM网络的控制流程实际上只是几个张量操作和一个for循环。你还可以用隐藏状态进行预测。结合这些机制,LSTM能在...