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为2输入,1输出 我们可以看到GRU的输入与输入数量与RNN相同,比LSTM少。GRU是在2014年提出的,而LSTM是1997年,GRU是将LSTM里面的遗忘门和输入门合并为更新门。 GRU的两个输入为上一单元输出状态以及当前数据特征,输出为本单元的输出状态。 以上是对GRU的概况性总结,具体公式推演及详解,建议大家阅读文章:人人都能...
GRU的结构更简洁，只有两个门（更新门和重置门），因此比LSTM少了一个门（输入门）和一个记忆单元。...
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 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...
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...
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...
多层LSTM: 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(Gated Recurrent Unit,门控循环单元)是一种类似于LSTM的循环神经网络(RNN)变体,也是为了解决传统RNN的梯度消失和梯度爆炸问题而提出的。 内部结构如下: 与LSTM相比,GRU的结构更加简单,只有两个门,更新门和重置门 更新门(Update Gate):控制了新输入数据与之前记忆的融合程度。更新门的开关性质允许GRU决定保留多少...
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 ...
另一个改动较大的变体是 Gated Recurrent Unit (GRU),这是由 Cho, et al. (2014) 提出。它将忘记门和输入门合成了一个单一的 更新门。同样还混合了细胞状态和隐藏状态,和其他一些改动。最终的模型比标准的 LSTM 模型要简单,也是非常流行的变体。