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
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...
总的来说，RNN、LSTM和GRU都是为了解决序列数据处理中的特定问题而设计的。RNN是基础，LSTM和GRU是其改进版本，分别通过引入门控机制和简化门控机制来解决梯度消失、梯度爆炸和提高训练效率等问题。
DL之RNN/LSTM/GRU:RNN/LSTM/GRU算法动图对比、TF代码定义之详细攻略目录RNN、LSTM、GRU算法对比1、RNN/LSTM/GRU对比2、RNN/LSTM/GRU动图对比TF代码定义1、#对RNN进行堆叠:MultiRNNCell2、RNN图结构对应的TF中的BasicRNNCell定义的Call函数推荐... DL 人工智能 深度学习 RNN,GRU,LSTM 2019-08-29 17:17:15...