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...
七、LSTM内部结构 一、什么是循环神经网络 循环神经网络(Rerrent Neural Network,RNN)是神经网络的一种,类似的还有深度神经网络(DNN)、卷积神经网路(CNN)、生成对抗网络(GAN)等。RNN对具有时序特性的数据非常有成效,他能挖掘数据中的时序信息以及语义信息。利用RNN的这种能力,使深度学习模型在解决语音识别、语言模型、...
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...
长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM结构(图右)和普通RNN(图左)的主要输入输出区别如下所示。 相比RNN只有一个传递状态h^t,LSTM有两个传输状态,一个c^...
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...
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
LSTM正式的更新过程如下:GRU Gated RecurrentUnit:基于门控循环单元的RNN。GRU是LSTM的简单版本,合并内部自循环Cell与隐藏层hidden,合并遗忘门、输入门为更新门z,新增重置门r,删除输出门。更新方式如下:直接由更新门控制时序信息流传递,比如更新门等于0,其实就是线性自循环Cell。当前输入X的信息直接由重置门筛选...
平时很少写总结性的文章,感觉还是需要阶段性总结一些可以串在一起的知识点,所以这次写了下。因为我写的内容主要在时序、时空预测这个方向,所以主要还是把rnn,lstm,gru,convlstm,convgru以及ST-LSTM 一、 RNN 最为原始的循环神经网络,本质就是全连接网络,只是为了考虑过去的信息,输出不仅取决于当前输入,还取决于之前...
因此,LSTM相对于传统的 RNN 在处理长序列数据时表现更优秀,尤其在涉及到长期依赖关系的任务中,如机器翻译、语言建模等。 门控循环单元 GRU GRU 是 LTSM 的简化版,LSTM 复杂但灵活,GRU 更轻量。 GRU 将 LSTM 三个门,简化为 2 个(重置门、更新门)。