gru是由cho在2023年提出的，全稱是gated recurrent unit。它與lstm最大的不同在於gru將遺忘門和輸入門合成了乙個「更新門」，同時網路不再額外給出記憶狀態c
tc_t
ct，而是將輸出結果h
th_t
ht作為記憶狀態不斷向後迴圈傳遞，網路的輸入和輸出都變得特別簡單。具體的計算過程如下圖所示：
−1t-1t−
1輸出ht−
1h_ht−1
和當前t
tt時刻的輸入x
tx_t
xt結合起來計算各種衰減係數，略微不同的地方是，線性變換沒有使用偏置，由於記憶狀態也是ht−
1h_ht−1
，所以直接對它進行更新就可以了，最後輸出網路的結果h
th_t
ht，這個結果也是網路的記憶狀態。
迴圈神經網路 GRU
這裡我們首先來看一下gru是如何將lstm的三個門簡化成兩個門的結構的 這裡的r rr門 r門這裡同樣是乙個啟用函式 控制的是上乙個時間戳的狀態st 1s st 1 對我們的當前時間戳狀態s ts t st 的乙個影響，r的取值範圍依舊是在0到1之間，也就是說，當你的r門全部關閉 r 0 的時候，就...
GRU神經網路 介紹
之前面的部落格中，我們已經描述了基本的rnn模型。但是基本的rnn模型有一些缺點難以克服。其中梯度消失問題 vanishing gradients 最難以解決。為了解決這個問題，gru gated recurrent unit 神經網路應運而生。本篇部落格將描述gru神經網路的工作原理。gru主要思...
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