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处理需要长期依赖的序列。 GRU通过更新门更擅长捕捉整体信息。 总的来说,三者的主要区别在于: 结构复杂...
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...
后向LSTM中,最后一个time step的输出的后hidden_size个和最后一层后向传播的h_1的输出相同,示例: #0 是反向LSTM的最后一个,后18是后hidden_size个 In [196]: c = output[0,:,18:] #后向LSTM中的最后一个输出 In [197]: d = h_1[-1,:,:] #后向LSTM中的最后一个隐藏层状态 In [198]: c...
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...
4 LSTM和GRU区别 1. 对memory 的控制 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 GRU(Gate Recurrent Unit)是 RNN 的一种。GRU 是 LSTM 的一个变体,在保持了 LSTM 的效果同时又使结构更加简单。GRU 更容易进行训练,能够很大程度上提高训练效率。 GRU模型中只有两个门:更新门、重置门。 (1)更新门:用于控制过去信息与当前信息的比例。
GRU在参数数量上较LSTM更少,计算效率更高。 三、LSTM与GRU的对比 LSTM和GRU在很多应用场景中都表现出良好的性能,但二者在某些方面有所不同。 1.参数数量和计算效率: - LSTM的参数更多,计算复杂度更高。 - GRU的参数更少,计算效率更高。 2.长期依赖建模能力: - LSTM比较适用于需要长期记忆的场景,对长序列...
3.3 LSTM和GRU的结构区别 可以观看【Deep Learning】详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别 四、 ConvLSTM和ConvGRU 为了构建时空序列预测模型,同时掌握时间和空间信息,所以将LSTM中的全连接权重改为卷积。 4.1 convLSTM结构图 4.2 convLSTM公式(原paper中)
RNN-LSTM-GRU对比简析 技术标签:机器学习 查看原文 GRU 这是一个未展开的RNN图 对于每个输出X,会根据上一刻的隐藏状态 h(t-1),通过重置门,得到一个候选隐藏状态 h~。 而我们真正要计算的隐藏状态 h(t) ,会根据上一时间的隐藏状态 h(t-1) 和候选隐藏状态 h~,通过 z更新门来更新。