个人理解关于GRU和LSTM之间的区别和联系

GRU与LSTM的区别与联系解析
最新推荐文章于 2025-11-27 10:43:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-27 10:43:21 发布 · 7.2k 阅读 · 11 ·
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本文探讨了GRU（门控循环单元）与LSTM（长短期记忆网络）之间的区别和联系，主要集中在它们的隐藏状态更新机制上。GRU通过重置门r和更新门z控制信息传递，而LSTM则使用输入门、遗忘门和输出门。GRU的更新公式比LSTM更为简洁，其一参数控制方式与LSTM的双参数控制存在显著差异，这使得GRU在信息保留和遗忘上具有不同的灵活性。

首先通过公式我认为GRU（“Learning Phrase Representations using RNN EncoderDecoder for Statistical Machine Translation”）里的h与LSTM里的C是非常类似的，与之相对应的是GRU里的和LSTM里的非常类似。区别在于控制隐藏状态更新的参数，GRU里的控制参数有两个，一个是重置门r，另一个是更新门z；而LSTM有输入门、遗忘门、输出门；在进行隐藏状态更新时，GRU更新公式如下：




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NLP高频面试题（二）——LSTM、GRU和Transformer结构的区别与联系，优缺点分别是什么？
WeLearnNLP
03-17 1298
随着深度学习的迅猛发展，序列模型逐渐成为人工智能领域的重要组成部分，其中LSTM、GRU和Transformer是最具代表性的三种结构。LSTM与GRU作为经典的循环神经网络结构，曾在处理序列数据上风靡一时，而Transformer则以其独特的自注意力机制掀起了新一轮的技术革命。本文将系统地介绍LSTM、GRU与Transformer这三种网络结构，深入分析它们之间的区别与联系，并清晰地归纳各自的优缺点，帮助读者更好地理解与选择适合自身任务的模型结构。
LSTM与GRU有什么联系和区别？
空字符
04-04 1768
LSTM结构中的C（cell），和GRU结构中的H（隐藏单元），有什么联系和区别？ LSTM中的C和GRU中的H都是经过了遗忘和输入门（GRU中的更新们也是由遗忘和输入门组成的），也都是未经过输出门而直接往后传递的。他们有什么区别呢？ 我自己的猜想：GRU的重置门就相当于LSTM中的更新门。 LSTM中的C经过输出门之后形成了H，因为有输出门所以H更关注当前状态的信息，而C携带者之前的所有状态的...
LSTM和GRU区别与联系
倾城之恋的专栏
08-03 1548
LSTM和GRU都是特殊的RNN架构，都是为了解决梯度消失问题而生。GRU可以认为是简化版本的LSTM。 GRU具体两个门结构：重置门和更新门。重置门用来控制新的信息如何与前面的记忆结合，更新门用来控制当前新的记忆与过去的记忆结合。 重置门： r=σ(U1xt+W1ht−1)r=\sigma(U_1x_t+W_1h_{t-1})r=σ(U1​xt​+W1​ht−1​) 更新门： z=σ(U2xt+...
长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）详解
weixin_70530563的博客
10-25 1144
普通循环神经网络（RNN）因「梯度消失/爆炸」问题难以处理长序列（如超过100个时间步的文本、语音）。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）通过门控机制解决这一问题，成为处理序列数据的核心模型。本文从原理、结构、实现到应用全面解析，适合作为学习笔记或技术博客。LSTM结构更复杂但记忆能力更强，适合超长序列和高精度需求；GRU简化高效，适合中等长度序列和资源受限场景。实际应用中，建议先尝试GRU（开发速度快），若性能不足再换LSTM；同时结合双向结构和注意力机制进一步提升效果。
GRU与LSTM的区别
m0_74052450的博客
12-17 2684
LSTM：在很多长序列数据的任务中，LSTM因其更复杂的结构和内部状态的管理，在某些任务上（尤其是那些需要长时间依赖的任务）可能会表现得更好。GRU：由于结构简洁，GRU有时能够在较短的时间内达到与LSTM相似的性能，特别是在一些较短序列的任务上，可能表现得更高效。计算效率高：GRU比LSTM结构简单，因此训练和推理速度较快，特别是在计算资源有限的情况下，GRU可能是一个更好的选择。每次计算需要更新更多的参数。较少的参数，较少的内存消耗：GRU的参数较少，内存消耗也较低，适合快速迭代。
LSTM 和GRU的区别
热门推荐
Adrianna的专栏
08-31 6万+
Reference： https://cs224d.stanford.edu/lecture_notes/LectureNotes4.pdf Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling https://feature.engineering/difference-between-lstm-a
LSTM 和GRU
u013382092的专栏
05-25 194
这几天去就纠结一下RNN，然后老板让我详细解释RNN LSTM GRU。所以开始找博客看。然后发现大家的博客咋都内容差不多，图也差不多。 于是自己记笔记。。方便以后自己开组会的时候写总结。 最后再去啃啃论文。。。直接上论文有点难受。。毕竟一周时间还得干别的。。不能光看论文了。。。 参考的这个老哥https://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/48636251，还有B站的一些视频。 RNN的话， st=f(Uxt+Wst−1) ...
基于MATLAB的GRU和LSTM并行网络
06-11
首先，我们要理解GRU和LSTM的工作原理。GRU结合了LSTM的部分优点，通过更新门和重置门来控制信息的流动，避免了传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM则拥有输入门、输出门和遗忘门，允许网络选择性地记住或忘记...
GRU,LSTM三种网络
03-26
5. 学习曲线：由于结构简洁，GRU的学习曲线可能更平滑，新手更容易理解和实现。 总结来说，GRU和LSTM都是用于处理序列数据的强大工具，它们各自有优缺点。选择哪种模型取决于具体任务的复杂性、可用资源和训练时间...
深入理解 RNN、LSTM 和 GRU：结构、参数与应用
qq_34941290的博客
11-13 1263
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是处理序列数据的核心模型。它们在自然语言处理、时间序列预测、语音识别等任务中发挥着重要作用。RNN 是一种用于处理序列数据的神经网络架构。它通过循环连接将前一时间步的输出作为当前时间步的输入，从而能够记住之前的输入信息。RNN 在处理时间序列数据时表现出色，但在长序列上训练时容易遇到梯度消失和爆炸的问题。LSTM 是 RNN 的一种变体，旨在解决传统 RNN 的梯度消失问题。LSTM 引入了门控机制，通过遗忘门、输入门
LSTM和GRU的区别
qq_41853758的博客
09-30 3724
先给出一些结论： GRU和LSTM的性能在很多任务上不分伯仲。 GRU 参数更少因此更容易收敛，但是数据集很大的情况下，LSTM表达性能更好。 从结构上来说，GRU只有两个门（update和reset），LSTM有三个门（forget，input，output），GRU直接将hidden state 传给下一个单元，而LSTM则用memory cell 把hidden state 包装起来。...
GRU的原理，以及LSTM比较
None_Pan的博客
06-02 3596
门控循环单元（GRU）是较流行的长期短期记忆（LSTM）网络的年轻兄弟，也是一种循环神经网络（RNN）。 就像它的兄弟一样，GRU能够有效保留顺序数据中的长期依赖性。 此外，他们还可以解决困扰普通RNN的“短期记忆”问题。 门控循环单元（GRU）是RNN体系结构的一种变体，它使用门控机制来控制和管理神经网络中细胞之间的信息流。 GRUs仅在2014年由Cho等人引入。 并且可以认为是相对较新的体系结构，尤其是与Sepp Hochreiter和JürgenSchmidhuber在1997年提出的LSTM相比。
【神经网络】图解LSTM和GRU
Code · Cloud · Think · Repeat
07-18 8405
循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）受到短期记忆的影响。如果一个序列足够长，就很难将早期产生的信息带到后续的步骤中来。因此，如果试图处理一段文字来做预测，RNN可能会从一开始就遗漏了重要信息。
GRU 和 LSTM 的对比
ywm_up
08-10 1万+
GRU 和 LSTM 的对比 GRU是LSTM变动较大的变体 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只含有两个门控结构，且在超参数全部调优的情况下，二者性能相当，但是GRU结构更为简单，训练样本较少，易实现。 GRU在LSTM的基础上主要做出了两点改变： GRU只有两个门。GRU将LSTM中的输入门和遗忘门合二为一，称为更新门（update gate），下图中的z(t)，控制前边记忆信息能够继续保留到当前时刻
LSTM和GRU网络的介绍和区别
shawroad的博客
04-23 1万+
目录 LSTM GRU 最后说一下LSTM和GRU的区别 LSTM 首先看一下LSTM的结构： 我们将结构拆开看： 遗忘门： 就是将上一层的输出，和本层的输入联合起来乘个权重，加个偏置。最后经过一个sigmoid。。sigmoid函数值为0代表忘记 记忆门： C_{t-1}就是来自上一层记忆，我们现在要计算本层传给下一层的记忆 C...
RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导
dili8870的博客
03-17 1951
　　概括：RNN 适用于处理序列数据用于预测，但却受到短时记忆的制约。LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM 和 GRU 被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。 1. RNN 　　RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。 因此，如果你正在尝试处理一段文本...
GRU与LSTM
最新发布
jhdjdhd的博客
11-27 873
GRU没有独立的细胞状态)，而是直接用隐藏状态) 来承载和传递信息，使结构更简洁。GRU 将 LSTM 的遗忘门和输入门合并成一个更新门这个门决定了保留多少旧信息（）和接收多少新信息（），实现了遗忘和选择的同步控制。在实际应用中，GRU 和 LSTM 都可以很好地解决梯度消失问题。选择哪一个通常取决于具体的任务、数据集大小以及对模型复杂度的要求。
对RNN、LSTM、GRU的理解
weixin_45787600的博客
03-15 7447
本文章是根据本人在查阅了csdn，bilibili之后而写的心得，有部分内容转载于csdn。 试验结果是根据中国mooc大学 TensorFlow学习笔记提供的代码的结果。
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