可以看出,标准LSTM和GRU的差别并不大,但是都比tanh要明显好很多,所以在选择标准LSTM或者GRU的时候还要看具体的任务是什么。使用LSTM的原因之一是解决RNN Deep Network的Gradient错误累积太多,以至于Gradient归零或者成为无穷大,所以无法继续进行优化的问题。GRU的构造更简单:比LSTM少一个gate,这样就少几个矩阵乘法。在训练...
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...
1.3 RNN的网络结构 1.4 双向RNN 1.5 BPTT算法 2. 其它类型的RNN 3. CNN与RNN的区别 4. 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大 门控循环单元(GRU) 1. 什么是GRU 2. 门控循环单元 2.1 重置门和更新门 2.2 候选隐藏状态 2.3 隐藏状态 长短期记忆(LSTM) 1. 什么是LSTM 2. 输入门、遗忘门和输出门 3. 候选记...
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 propagat...
RNN、LSTM、GRU理解 一、RNN(循环神经网络) 1.1 RNN与全连接神经网络的区别 RNN比全连接神经网络多了参数h0,因此RNN的神经元公式比全连接神经网络的神经元多一项。 训练过程与全连接神经网络并无区别:梯度下降原则 此时输出层的神经元公式为: 整一个RNN结构共享1组(u,w,b),这是RNN结构最重要的特性,且每一个...
RNN: LSTM: GRU: 特性对比列表: 下面是两个例子: 一、LSTM识别数字: importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.optim as optimfromtorchvisionimporttransforms,datasets device= torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") trainset= datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True...
RNN、LSTM、GRU RNN、LSTM、GRU RNN LSTM RNN recurrent neural network, 循环神经网络更多应用于序列数据的处理中,网络参数共享是RNN的一个重要特点。 RNN结构示意图如下: 下面我们以具体的应用场景进行展开描述。 例如在文本分类问题中,输入的一句话可以看作是一个序列,输出为该条语句的类别标签。此时,RNN 的...
RNN(recurrent neural network)主要就是处理序列数据(自然语言处理、语音识别、视频分类、文本情感分析、翻译),核心就是它能保持过去的记忆。但RNN有着梯度消失问题,专家之后接着改进为LSTM和GRU结构。下面将用通俗的语言分别详细介绍。 对机器学习或深度学习不太熟的童鞋可以先康康这几篇哦: ...
显然这是个比较长的文本序列,当RNN读到这句话时,有可能前半句还能准确地表达这句话的语义,但是读到后半句可能就完全混乱了,不能准确地表达这句话的语义信息,即不能保持长期的信息之间的依赖。 因此,针对这个问题,后续出现了很多基于RNN的改进模型,比如LSTM,GRU等等,这些在后续的章节我们将继续讨论。
👍 优点:LSTM 能够处理长序列数据,并且可以学习长期依赖性。它解决了 RNN 的梯度消失和爆炸问题。👎 缺点:LSTM 的复杂性较高,需要更多的计算资源。此外,LSTM 也可能会遇到过拟合问题,尤其是在小数据集上。🔄 门控循环单元(GRU)🌟 原理:GRU 是 LSTM 的一种变体,它将 LSTM 的遗忘门和输入门合并为一个...