【机器学习】探索GRU：深度学习中门控循环单元的魅力
学习目标 了解GRU内部结构及计算公式. 掌握Pytorch中GRU工具的使用. 了解GRU的优势与缺点. GRU介绍 GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时它的结构和计算要比LST...
【从零开始学习深度学习】35. 门控循环神经网络之门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）介绍、Pytorch实现GRU并进行训练预测
1. 门控循环单元设计 门控循环单元的设计在原始RNN的基础上引入了重置门（reset gate）和更新门（update gate）的概念，从而修改了循环神经网络中隐藏状态的计算方式。 1.1 重置门和更新门 如下图所示，门控循环单元中的重置门和更新门的输入均为当前时间步输入Xt与上一时间步隐藏状态Ht−1，输出由激活函数为sigmoid函数的全连接层计算得到。 ...
深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解
深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解 1.循环神经网络 RNN 生活中，我们经常会遇到或者使用一些时序信号，比如自然语言语音，自然语言文本。以自然语言文本为例，完整的一句话中各个字符之间是有时序关系的，各个字符顺序的调换有可能变成语义完全不同的两句话，就像下面这个句子： 张三非常生气，冲动之下打了李四 ...
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