RNN 单元
GRU简化模型
是上一时间步的状态，
是这一时间步状态，（这三个参数在吴恩达视频中又叫memory cell，取首字母），
是此时间步的输入，
是重写记忆细胞值
（update）是此时间步的更新门（gate）值，tanh和
分别是激活函数tanh函数和S函数（又叫
、
是偏移量，
、
是权重，
是元素级的乘积，
上方GRU示意图中紫色区域所执行的操作就是下方的第三个式子
GRU主要参数的计算公式
上式的参数中
、
、
进行元素级乘积后，相当于通过0和1来选择保留或更新记忆细胞的值。
更进一步，完整的GRU还需添加一个参数
，它代表
完整GRU的参数之间计算公式
GRU单元中主要的部分是两个门，分别是上面提到的
是上一时间步的状态，是这一时间步状态，（这三个参数在吴恩达视频中又叫memory cell，取首字母），是此时间步...
1.Gated Recurrent Unit(GRU)门控循环单元 GRU改变了RNN隐藏层单元使其更好的捕捉深层...
摘要： 序列模型大集合——RNN, Bidirectional RNN, LSTM, GRU 既然我们已经有了前馈...
循环神经网络 RNN 演化流程： RNN -> BRNN -> GRU -> LSTM RNN 「循环神经网络」 ...
coursera deeplearning门控循环网络 Gated Recurrent Unit (GRU)GRU...
GRU GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Netw...
1，序列模型应用 输入或者输出中包含有序列数据的模型叫做序列模型。以循环神经网络RNN为基础建立的序列模型在自然语...
GRU RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖...
模型分类 RNN RCNN lstm GRU bilstm lstm-crf attention fasttext...
hands on machine learning with scikit-learn and tensorflo...
本文标题：GRU循环序列模型简记（&RNN unit）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/waqsjqtx.html
网友评论