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在处理长序列依赖关系时具有更强的能力。然而,这种复杂性也带来了计算成本的增加和训练时间的延长。相比之下,GRU结构更为简洁,计算效率更高,但在处理复杂序列时可能表现不如LSTM。 二、探索新型RNN结构 除了LSTM和GRU之外,研
LSTM相对于GRU的缺点：LSTM比GRU多一个门，参数量更大，训练成本更高，同时过拟合风险更大。实际上，...
LSTM劣势：模型比GRU复杂，模型参数多，训练时间长，成本高，预测速度慢；GRU优势：GRU是在LSTM基础上做...
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。
相比 GRU，LSTM 的优点为：模型参数更多，功能更加强大，表达能力更强；缺点也显而易见，因为结构复杂，...
1、LSTM和GRU作为RNN结构的延申，LSTM主要是用来解决RNN在训练过程中梯度消失问题，与传统的RNN相比，...
1、LSTM相比与GRU的优缺点：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...
经过实验，一般认为，LSTM和GRU之间并没有明显的优胜者。因为GRU具有较少的参数，所以训练速度快，而且所...
而且拖慢了运算速度。所以，GRU可以用来构建更大的网络结构，更深的模型。但实际上，LSTM可能会更加灵活...