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...
LSTM就是具备了这一特性。 这篇将介绍另⼀种常用的门控循环神经网络:长短期记忆(long short-term memory,LSTM)。它比门控循环单元的结构稍微复杂⼀点,也是为了解决在RNN网络中梯度衰减的问题,是GRU的一种扩展。 LSTM 中引入了3个门,即输入门(input gate)、遗忘门(forget gate)和输出门(output gate),以及...
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...
LSTM解决这个问题的方法是clip,也就是设置梯度最大值,超过最大值的按最大值计。 GRU 结构 GRU相比LSTM的3个gate,只用了两个gate: update gate:ztz_t reset gate:rtr_t
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...
RNN、lstm和GRU推导 RNN:(Recurrent Neural Networks)循环神经网络 第t层神经元的输入,除了其自身的输入xt,还包括上一层神经元的隐含层输出st−1 每一层的参数U,W,V都是共享的 lstm:长短时记忆网络,是一种改进后的循环神经网络,可以解决RNN无法处理的长距离依赖问题。
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...
GRU LSTM有很多变体,其中较大改动的是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。效果和LSTM差不多,但是参数少了1/3,不容易过拟合。
与LSTM类似,GRU解决了简单RNN的梯度消失问题。然而,与LSTM的不同之处在于GRU使用较少的门并且没有单独的内部存储器,即单元状态。因此,GRU完全依赖隐藏状态作为记忆,从而导致更简单的架构。 重置门负责短期记忆,因为它决定保留和忽略多少过去的信息。 更新门负责长期记忆,可与LSTM的遗忘门相媲美。
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。