实例化LSTM对象之后,不仅需要传入数据,还需要前一次的h_0(前一次的隐藏状态)和c_0(前一次memory) 即:lstm(input,(h_0,c_0)) LSTM的默认输出为output, (h_n, c_n) output:(seq_len, batch, num_directions * hidden_size),batch_first=False h_n:(num_layers * num_directions, batch, hidden_siz...
GRU 是 LSTM 的一种变种,结构比 LSTM 简单一点。LSTM有三个门 (遗忘门 forget,输入门 input,输出门output),而 GRU 只有两个门 (更新门 update,重置门 reset)。另外,GRU 没有 LSTM 中的 cell 状态 c。 GRU 神经元内部结构 GRU 更新公式 图中的 zt和 rt 分别表示更新门 (红色) 和重置门 (蓝色)。重置...
可以看出,标准LSTM和GRU的差别并不大,但是都比tanh要明显好很多,所以在选择标准LSTM或者GRU的时候还要看具体的任务是什么。 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...
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...
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 的性能与 LSTM 相当。缺点: 尽管 GRU 的性能在某些任务上与 LSTM 相当,但在处理更...
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); ...
GRU比LSTM结构简单，模型与数据匹配的话，学习训练就比较快；但LSTM表达能力更强，可控制粒度更细。当满足业务需求的情况下，自然优先选择结构简单的模型。代码示例 PaddlePaddle StaticRNN(输入定长) 使用代码示例如下，主要关注输入输出使用方式。LSTM的使用示例：双向LSTM，比如某应用场景：代码示意如下：GRU结构上与RNN...
GRU是在LSTM上进行简化而得到的,GRU的网络结构如下所示: GRU的网络结构图及其公式 Zt代表更新门,更新门的作用类似于LSTM中的遗忘门和输入门,它能决定要丢弃哪些信息和要添加哪些新信息。 Rt代表重置门,重置门用于决定丢弃先前信息的程度。 要注意的是,h只是一个变量,因此在每个时刻,包括最后的线性组合,h都是在用...
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)。