首先,可以确定的一件事是带有门机制的 RNN 普遍要比传统的RNN表现更佳,目前,很少有实验或论文来采用普通RNN来作为基本的单元了。 对于LSTM 与 GRU 而言, 由于 GRU 参数更少,收敛速度更快,因此其实际花费时间要少很多,这可以大大加速了我们的迭代过程。 而从表现上讲,二者之间孰优孰劣并没有定论,这要依据具体...
GRU将LSTM中的输入门和遗忘门合二为一,称为更新门(update gate),上图中的$z_{t}$,控制前边记忆信息能够继续保留到当前时刻的数据量,或者说决定有多少前一时间步的信息和当前时间步的信息要被继续传递到未来;GRU的另一个门称为重置门(reset gate),上图中的$r_{t}$ ,控制要遗忘多少过去的信息。 (2)取消...
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...
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...
GRU(Gate Recurrent Unit)是循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的一种。和LSTM(Long-Short Term Memory)一样,也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。 GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几,那么为什么我们要使用新人GRU(2014年提出)而不是相对经受了更多考验的LSTM(1997提出)呢?因...
GRU GRU(Gate Recurrent Unit)是 RNN 的一种。GRU 是 LSTM 的一个变体,在保持了 LSTM 的效果同时又使结构更加简单。GRU 更容易进行训练,能够很大程度上提高训练效率。 GRU模型中只有两个门:更新门、重置门。 (1)更新门:用于控制过去信息与当前信息的比例。
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。
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。在训练数据很大的情况下GRU能节省很多时间。 五、LSTM具体程序示例
GRU(Gated Recurrent Unit,门控循环单元)是一种类似于LSTM的循环神经网络(RNN)变体,也是为了解决传统RNN的梯度消失和梯度爆炸问题而提出的。 内部结构如下: 与LSTM相比,GRU的结构更加简单,只有两个门,更新门和重置门 更新门(Update Gate):控制了新输入数据与之前记忆的融合程度。更新门的开关性质允许GRU决定保留多少...
与传统的前向神经网络和卷积神经网络 (CNN) 不同,循环神经网络 (Recurrent Neural Networks,RNN)是一种擅于处理序列数据的模型,例如文本、时间序列、股票市场等。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...