基本原理KNN的基本思想是:输入没有标签(标注数据的类别),即没有经过分类的新数据,首先提取新数据的特征并与測试集中的每一个数据特征进行比較;然后从測试集中提取K个最邻近(最类似)的数据特征标签,统计这K个最邻近数据中出现次数最多的分类,将其作为新的数据类别。
而 update gate 則是調配「準」 hidden state 與上一個 hidden state h(t-1) 的比例,來得到最終的 hidden state 。 關於GRU 模型的架構與數學我這邊就簡單帶過,來談談他與 LSTM 的比較。 GRU 少了一個 gate ,使用的參數較少,因此計算上比 LSTM 快上許多,而且表現並沒有因此下降多少 (LSTM 還是比較強的...