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...
GRU:在上课时不仅听老师讲课,还会将重要的知识点记录在便利贴上,并且能够随时丢弃过时的便利贴,从而灵活地管理信息。 注:笔者水平有限,如有描述不当之处,敬请批评指正! 二. 符号定义 为了清晰地介绍和区分 RNN,LSTM 和 GRU 架构的核心思想,首先对它们的符号进行统一定义,具体如下: 三. RNN 在介绍 RNN 之前,...
LSTM: 用output gate 控制,传输给下一个unit GRU:直接传递给下一个unit,不做任何控制 2. input gate 和reset gate 作用位置不同 LSTM: 计算new memory c^(t)c^(t)时 不对上一时刻的信息做任何控制,而是用forget gate 独立的实现这一点 GRU: 计算new memory h^(t)h^(t) 时利用reset gate 对上一时...
GRU在LSTM的基础上主要做出了两点改变 : (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),...
RNN(recurrent neural network)主要就是处理序列数据(自然语言处理、语音识别、视频分类、文本情感分析、翻译),核心就是它能保持过去的记忆。但RNN有着梯度消失问题,专家之后接着改进为LSTM和GRU结构。下面将用通俗的语言分别详细介绍。 对机器学习或深度学习不太熟的童鞋可以先康康这几篇哦: ...
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")...
🌟 原理:GRU 是 LSTM 的一种变体,它将 LSTM 的遗忘门和输入门合并为一个“更新门”。同时,GRU 也去掉了 LSTM 的单元状态,只保留了隐藏状态。📌 特点:GRU 的结构比 LSTM 更简单,但仍然能够捕捉到时间序列数据中的依赖关系。👍 优点:GRU 的参数少于 LSTM,因此训练速度更快,需要的计算资源也更少。在...
GRU 是 LSTM 的一种变体,它将 LSTM 的遗忘门和输入门合并为一个“更新门”。同时,GRU 也去掉了 LSTM 的单元状态,只保留了隐藏状态。特点: GRU 的结构比 LSTM 更简单,但仍然能够捕捉到时间序列数据中的依赖关系。优点: GRU 的参数少于 LSTM,因此训练速度更快,需要的计算资源也更少。在某些任务上,GRU 的...
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
RNN、LSTM、GRU RNN LSTM RNN recurrent neural network, 循环神经网络更多应用于序列数据的处理中,网络参数共享是RNN的一个重要特点。 RNN结构示意图如下: 下面我们以具体的应用场景进行展开描述。 例如在文本分类问题中,输入的一句话可以看作是一个序列,输出为该条语句的类别标签。此时,RNN 的网络结构为: 其中, ...