性能可能不如LSTM在某些任务中:虽然GRU在许多任务中表现得和LSTM差不多,但在一些复杂的任务(如需要极长时间依赖关系的任务)中,LSTM可能会更具优势,因为它的结构更为精细。 4. 深度RNN 深层RNN(Deep Recurrent Neural Network)是通过在传统的单层RNN基础上叠加多个循环层(即多层RNN)来构建的神经网络。深层RNN的主要...
因此比LSTM少了一个门（输入门）和一个记忆单元。这使得GRU模型的参数更少，计算效率更高。
这里是在LSTM的最后一层,对每个输出进行dropout bidirectional:是否使用双向LSTM,默认是False 实例化LSTM对象之后,不仅需要传入数据,还需要前一次的h_0(前一次的隐藏状态)和c_0(前一次memory) 即:lstm(input,(h_0,c_0)) LSTM的默认输出为output, (h_n, c_n) output:(seq_len, batch, num_directions * ...
这个加法的好处在于能防止梯度弥散,因此LSTM和GRU都比一般的RNN效果更好。 2.RNN,LSTM,GRU的优缺点 2.1 为什么LSTM能解决RNN不能长期依赖的问题 (1)RNN的梯度消失问题导致不能“长期依赖” RNN中的梯度消失不是指损失对参数的总梯度消失了,而是RNN中对较远时间步的梯度消失了。RNN中反向传播使用的是back propaga...
由于与LSTM相比有着更简单的架构,GRU的计算效率更高,训练速度更快,只需要更少的内存。 此外,GRU已被证明对于较小的序列更有效。 GRU的缺点 由于GRU没有单独的隐藏状态和细胞状态,因此它们可能无法像LSTM那样考虑过去的观察结果。 与RNN和LSTM类似,GRU也可能遭受反向传播及时更新权重的缺点,即死亡ReLu单元、梯度爆炸...
RNN、LSTM 和 GRU 存在以下主要区别: 一、结构 RNN是最基本的循环神经网络结构。 LSTM和GRU都基于RNN,引入门控机制来更好的学习序列。 二、参数 RNN的参数较少,只包含一个循环连接。 LSTM和GRU的参数更多,通过门控结构控制信息流动。 三、表现能力
本文主要介绍循环神经网络中的几种重要模型 RNN、LSTM、GRU 的发展过程与结构区别,并详细推导了 RNN 中的梯度爆炸与梯度消失的原因。 1. 循环神经网络背景 前向神经网络和 CNN 在很多任务中都取得不错的效果,但是这些网络结构的通常比较适合用于一些不具有时间或者序列依赖性的数据,接受的输入通常与上一时刻的输入没...
三者区别: (1)三者复杂度比较:LSTM > GRU > RNN,当数据集不大时,GRU和LSTM难分伯仲、但是数据集变大时LSTM更优; (2)RNN和GRU都只有隐状态,而LSTM不仅传递隐状态还传递细胞状态; (3)GRU:reset门(操作对象为ht-1),update门(操作对象为ht和ht-1); ...
2.加入BN层,其优点:加速收敛.控制过拟合,可以少用或不用Dropout和正则。降低网络对初始化权重不敏感,且能允许使用较大的学习率等。 3.改变传播结构,LSTM结构可以有效解决这个问题。 CNN VS RNN 不同点 1.CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 ...
四、LSTM和GRU的区别和选择 总结 一、从传统RNN说起 传统RNN称为循环神经网络,由于其输入时间序列,使用隐层神经元处理这个时间序列,并在一个timestep走过这个序列,从而记下了整个序列的序列信息,隐藏神经元从初始的记忆状态s(0)最后变成了有记忆状态的s(t)。