GRU在自然语言处理领域有广泛应用。通过将文本序列输入到GRU中,可以进行机器翻译、文本生成、情感分析等任务。GRU能够捕捉到单词之间的依赖关系和上下文信息,从而提高对文本的理解和生成能力。 3.2 时间序列预测 由于GRU具有处理时序数据的能力,因此在时间序列预测中也有广泛应用。通过将历史数据作为输入序列,GRU可以预测未来的数
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. 候选记忆细胞 4. 记忆细胞 5. 隐藏状态 6. LSTM与GRU的区别 7. LSTM可以使用别的激活函数吗? 微信公众号:数学建模与人工智能 QIn...
上节,我们学过了STML模块,这节我们直接上图,now,GRU模块就长下面的样子: 从整体上看GRU和基本的RNN单元一样,有两个输入:当前时刻网络的输入值x(t), 上一时刻GRU的短时输出状态h(t-1);两个输出:当前时刻网络的输出值y(t), 当前时刻GRU短时输出状态h(t)。 其实GRU是LSTM的简化版本,并且表现的也挺不错...
(1)GRU只有两个门。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...
GRU(gated RNN unit)的输入输出与传统RNN一样,只是包含了两个控制门,用于解决序列太长而产生的梯度消失等问题。两个控制门分别是重置门(reset)和更新门(update),先进行重置门的操作,即对之前的信息进行部分“重置”(弱化ht-1的信息,以当前输入x为主)得到h',然后进行更新门的操作,这里做了类似插值的操作,从ht...
RNN、LSTM、GRU RNN 整个RNN共享一组(U,W,b) seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络,它的输入是一个序列,输出也是一个序列, Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达,Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列 seq2seq with attention encoder的时候为重点附上更大的权重...
深度学习(RNN,LSTM,GRU) 三个网络的架构图: 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")...
1.流程图 区别于GRU中的2种门控单元(更新门、重置门),LSTM引入了3种门控单元(遗忘门、输入门、输出门)和1种细胞状态。在长短期记忆网络LSTM中,细胞状态负责长期记忆,隐藏状态负责短期记忆。 实例分析(结合流程图和下方的计算公式图理解) 场景:假设我们需要在一间教室连续进行两场考试(数学、英语),考试前完全没...
(一)tensorflow入门笔记 (二)RNN,LSTM和GRU原理 (三)attention机制 (四)seq2seq实例详解 RNN RNN主要用来处理当样本是一定时间序列的情况,例如一段语音,一串文本等等。这类任务如果用CNN处理,很难反映出其时间上的特征 原理 Figure 1. RNN Structure 时间为t时,输入为x(t),隐藏层为h(t),输出为y(t),图中...
GRU的公式如下: 更新门: 重置门: 候选隐藏状态: 最终隐藏状态: 其中, 是权重矩阵, 是偏置项, 是sigmoid激活函数, 是双曲正切激活函数。 与LSTM类似,在训练过程中,我们需要计算损失函数(loss function)的值,然后通过反向传播算法(backpropagation)来更新权重和偏置项。GRU的梯度反向传播过程也涉及复杂的计算和动态规...