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...
较好的性能:尽管GRU的结构简化了很多,但它通常在许多任务中与LSTM性能相似,甚至在某些任务中表现得更好。 训练速度更快:由于GRU模型的计算图更小,训练速度通常比LSTM快,特别是在数据集较大时。 缺点: 性能可能不如LSTM在某些任务中:虽然GRU在许多任务中表现得和LSTM差不多,但在一些复杂的任务(如需要极长时间依赖...
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: 计算new memory h^(t)h^(t) 时利用reset gate 对上一时...
GRU是2014年由Cho, et al在文章《Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation》中提出的,某种程度上GRU也是对于LSTM结构复杂性的优化。LSTM能够解决循环神经网络因长期依赖带来的梯度消失和梯度爆炸问题,但是LSTM有三个不同的门,参数较多,训练起来比较困难。GRU只含有两...
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。在训练数据很大的情况下GRU能节省很多时间。 五、LSTM具体程序示例
RNN、LSTM、GRU RNN LSTM RNN recurrent neural network, 循环神经网络更多应用于序列数据的处理中,网络参数共享是RNN的一个重要特点。 RNN结构示意图如下: 下面我们以具体的应用场景进行展开描述。 例如在文本分类问题中,输入的一句话可以看作是一个序列,输出为该条语句的类别标签。此时,RNN 的网络结构为: 其中, ...
RNN循环神经网络&LSTM长短期记忆网络&GRU 个人学习使用,内容来源于网络,侵权删 1. 基本原理 传统网络的结构: RNN的结构: 使用场景: 语音识别,要按顺序处理每一帧的声音信息,有些结果需要根据上下文进行识别; 自然语言处理,要依次读取各个单词,识别某段文字的语义...
为什么LSTM模型中既存在sigmoid又存在tanh两种激活函数,而不是选择统一一种sigmoid或者tanh? LSTM中为什么经常是两层双向LSTM? RNN扩展改进 Bidirectional RNNs CNN-LSTMs Bidirectional LSTMs 门控循环单元(GRU) LSTM、RNN、GRU区别? LSTM是如何实现长短期记忆功能的?
RNN、LSTM、GRU理解 一、RNN(循环神经网络) 1.1 RNN与全连接神经网络的区别 RNN比全连接神经网络多了参数h0,因此RNN的神经元公式比全连接神经网络的神经元多一项。 训练过程与全连接神经网络并无区别:梯度下降原则 此时输出层的神经元公式为: 整一个RNN结构共享1组(u,w,b),这是RNN结构最重要的特性,且每一...
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。