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(Gated Recurrent Unit)是一种与LSTM类似的递归神经网络(RNN)变种,旨在通过引入门控机制来缓解传统RNN和LSTM在长序列学习中的梯度消失问题。GRU相较于LSTM更加简洁,具有更少的参数,因此计算开销较低,但在许多任务中,它的性能与LSTM相当。 GRU通过两个主要的门控机制来控制信息流:重置门(Reset Gate) 和 更新门...
这就是 LSTM 能够克服梯度消失、梯度爆炸的原因。 4. GRU 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...
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。在训练...
1、对照GRU和LSTM LSTM引入了三个门,比GRU多一个门,主要在于计算记忆单元c<t>的时候,不是使用Γu和1-Γu,而是使用Γu(更新门)和Γf(遗忘门),另外引入了Γo(输出门)的概念。 区别即不是用本序列的激活函数a作为记忆函数c,而是将激活函数a乘以输出门Γo作为激活函数c。
LSTM正式的更新过程如下：GRU Gated RecurrentUnit：基于门控循环单元的RNN。GRU是LSTM的简单版本，合并内部自循环Cell与隐藏层hidden，合并遗忘门、输入门为更新门z，新增重置门r，删除输出门。更新方式如下：直接由更新门控制时序信息流传递，比如更新门等于0，其实就是线性自循环Cell。当前输入X的信息直接由重置门筛选...
GRU: 计算new memory h^(t)h^(t) 时利用reset gate 对上一时刻的信息 进行控制。 3. 相似 最大的相似之处就是, 在从t 到 t-1 的更新时都引入了加法。 这个加法的好处在于能防止梯度弥散,因此LSTM和GRU都比一般的RNN效果更好。 2.RNN,LSTM,GRU的优缺点 ...
RNN、LSTM 和 GRU 存在以下主要区别: 一、结构 RNN是最基本的循环神经网络结构。 LSTM和GRU都基于RNN,引入门控机制来更好的学习序列。 二、参数 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
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。
long short-term memory (LSTM) gated recurrent units (GRU) 动画展示的是在某个时刻(indexed by t)RNN cell 内部的处理,示例中input size=3,hidden units =2,batch size=1。 Vanilla RNN t--time step X--input h--hidden state length of X--dimension of input ...