个人理解关于GRU和LSTM之间的区别和联系

最新推荐文章于 2024-12-17 21:58:49 发布
最新推荐文章于 2024-12-17 21:58:49 发布
阅读量7.1k 收藏 11
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 论文笔记
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MICSF/article/details/81025834
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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：




最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
从零开始理解GRU：深度学习中的门控循环单元
AI智能涌现深度研究
06-07 996
本文旨在为对深度学习有基础了解（熟悉神经网络、RNN）但未接触过GRU的读者，提供一份“从问题到解决方案”的完整学习指南。内容覆盖GRU的设计动机、核心原理、数学模型、代码实现及实际应用，不涉及过于复杂的数学推导，但会确保关键细节清晰易懂。用“记日记”的故事引出RNN的缺陷用“保鲜门”比喻解释GRU的门控机制用数学公式和流程图拆解GRU的计算步骤用PyTorch实现一个简单的GRU文本分类模型列举GRU在自然语言处理、时间序列预测中的实际应用。
LSTM 和GRU
u013382092的专栏
05-25 175
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) ...
LSTM与GRU有什么联系和区别？
空字符
04-04 1707
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 1504
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+...
GRU与LSTM的区别
m0_74052450的博客
12-17 2230
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
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
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
最新发布
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...
GRU,LSTM三种网络.rar
10-28
在神经网络领域，GRU（Gated Recurrent Unit）...对于初学者，理解GRU可能更为容易；而对于需要处理复杂序列结构的任务，LSTM可能是更好的选择。无论选择哪种模型，关键在于理解其工作原理并进行适当的调整以优化性能。
LSTM神经网络和GRU
小朱小朱绝不认输的博客
01-11 2759
说到LSTM，无可避免的首先要提到最简单最原始的RNN。 在循环神经网络（RNN）中学习了RNN的原理和模型结构，这里再简单回顾一下，引出LSTM模型。 一、RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。 二、LSTM神经网络 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Networ
LSTM和GRU的区别
qq_41853758的博客
09-30 3697
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 3431
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 8204
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
GRU与LSTM总结
热门推荐
lreaderl的博客
09-18 12万+
一、LSTM（长短期记忆网络）LSTM是一种特殊的RNN类型，一般的RNN结构如下图所示，是一种将以往学习的结果应用到当前学习的模型，但是这种一般的RNN存在着许多的弊端。举个例子，如果我们要预测“the clouds are in the sky”的最后一个单词，因为只在这一个句子的语境中进行预测，那么将很容易地预测出是这个单词是sky。在这样的场景中，相关的信息和预测的词位置之间的间隔是非常小的
循环神经网络的变体模型-LSTM、GRU
qq_37977007的博客
01-17 2583
简单介绍相关循环神经网络的变体模型-LSTM和GRU
理解LSTM和GRU
每天进步一点
05-11 4065
LSTM GRU
GRU和LSTM
qq_40887371的博客
04-05 5202
GRU和LSTM LSTM与GRU的存在是为了解决简单RNN面临的长期依赖问题（由于反向传播存在的梯度消失或爆炸问题，简单RNN很难建模长距离的依赖关系），一种比较有效的方案是在RNN基础上引入门控机制来控制信息的传播。 更通俗地说,比如很长一句话,靠后的某个词和靠前的某个词存在某种关联,简单RNN模型很难把这个靠前的这个词的信息传递到后面 GRU门控循环单元 他能够让你可以在序列中学习非常深的连接 GRU相当于LSTM的简化版 基本原理 引入两个信息控制门 Γu=σ(ωu[c⟨t−1⟩,
神经网络学习笔记9——循环神经网络中的LSTM与GRU模型理解及代码解析
qq_45848817的博客
12-28 3223
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。LSTM是RNN的一种，可以解决RNN长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，当一条序列足够长，那RNN将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步，而LSTM能学习长期依赖的信息，记住较早时间步的信息，因此可以做到联系上下文。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值