RNN的参数较少,只包含一个循环连接。 LSTM和GRU的参数更多,通过门控结构控制信息流动。 三、表现能力 LSTM的表现能力更强,可以更好地捕捉长期依赖信息。 GRU的表现能力同LSTM相当,但稍弱。 四、计算效率 LSTM的参数多,计算量大,运行时间长。 GRU的参数少于LSTM,计算效率高。 五、长期依赖 LSTM通过记忆单元更擅长...
LSTM(Long Short-Term Memory) GRU(Gate Recurrent Unit) Demo 例子 Reference Why RNN? 一般神经网络的前一个输入和后一个输入是完全没有关系的(图像识别)。但是,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。前面的输入可以为后面的输入提供有价值的信息。循环神经网络(Recurrent...
GRU是在2014年提出的,而LSTM是1997年,GRU是将LSTM里面的遗忘门和输入门合并为更新门。 GRU的两个输入为上一单元输出状态以及当前数据特征,输出为本单元的输出状态。 以上是对GRU的概况性总结,具体公式推演及详解,建议大家阅读文章:人人都能看懂的GRU。 3 LSTM的Pytorch代码使用要点 通过官方文档,可知LSMT的参数:tor...
三者区别: (1)三者复杂度比较:LSTM > GRU > RNN,当数据集不大时,GRU和LSTM难分伯仲、但是数据集变大时LSTM更优; (2)RNN和GRU都只有隐状态,而LSTM不仅传递隐状态还传递细胞状态; (3)GRU:reset门(操作对象为ht-1),update门(操作对象为ht和ht-1); LSTM:input门(操作对象为ct),forget门(操作对象为ct-1...
LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而非需要付出很大代价才能获得的能力! 所有RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的 RNN 中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构。 LSTM 同样是这样的结构,但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于单一神经网络...
传统RNN因为在时间上参数共享,所以会出现梯度消失/爆炸问题。LSTM/GRU在解决层内梯度消失/爆炸问题时,梯度仍然会在层间衰减,所以LSTM/GRU难以做成多层网络。 解决方案: RNN梯度消失和爆炸的原因 - 沉默中的思索的文章 LSTM如何解决梯度消失问题 - 沉默中的思索的文章 ...
theano实现RNN(GRU和LSTM),https://github.com/MarkWuNLP/MultiTurnResponseSelection/blob/master/src/RNN.py
标准RNN cell状态更新公式如下所示: ht=f(whht−1+wxxt) 解释: RNN cell当前时刻的hidden state ht 由上一时刻的hidden state ht−1 和当前时刻的input vector xt 共同决定,RNN的训练过程实际上是根据loss 调整 wh 和wx 两个参数矩阵的过程。 标准GRU cell状态更新公式如下所示: zt=σ(wz,hht−1...
三者区别: (1)三者复杂度比较:LSTM > GRU > RNN,当数据集不大时,GRU和LSTM难分伯仲、但是数据集变大时LSTM更优; (2)RNN和GRU都只有隐状态,而LSTM不仅传递隐状态还传递细胞状态; (3)GRU:reset门(操作对象为ht-1),update门(操作对象为ht和ht-1); ...