【收集】关于GRU的博客

最新推荐文章于 2025-06-30 20:55:23 发布
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论文笔记：Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling

https://blog.youkuaiyun.com/w5688414/article/details/78079335

 

循环神经网络--LSTM（Long-Short Term Memory）与GRU（Gated Recurrent Unit ）

https://blog.youkuaiyun.com/yeqiang19910412/article/details/75409110

 

简化一张图: 一招理解LSTM/GRU门控机制
http://www.sohu.com/a/169639586_99979179

LSTM与GRU的一些比较--论文笔记
https://yq.aliyun.com/ziliao/301356

使用Keras进行深度学习：（六）GRU讲解及实践
https://cloud.tencent.com/developer/news/207241

GRU与LSTM总结
https://blog.youkuaiyun.com/lreaderl/article/details/78022724

GRU神经网络
https://blog.youkuaiyun.com/wangyangzhizhou/article/details/77332582

LSTM神经网络
https://blog.youkuaiyun.com/wangyangzhizhou/article/details/76651116

LSTM与GRU结构
https://blog.youkuaiyun.com/qq_28743951/article/details/78974058

AI大模型应用的技术博客与知识分享
AI天才研究院
10-12 1195
AI大模型应用的技术博客与知识分享 关键词： AI大模型、深度学习、神经网络、应用领域、项目实战、伦理问题、未来发展 摘要： 本文将深入探讨AI大模型的技术细节、核心算
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深度学习之GRU网络
weixin_30755393的博客
07-27 653
1、GRU概述 　　GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。 　　在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值。而在GRU模型中只有两个门：分别是更新门和重置门。具体结构如下图所示： 　　　　 　　图中的...
gru
weixin_42612033的博客
01-02 4400
gru 在 GRU 中，如下图所示，只有两个门：重置门（reset gate）和更新门（update gate） RNN的一个特点是所有的隐层共享参数(U,V,W)，整个网络只用这一套参数。gru也是如此 “ * ”代表点乘 其中， rt表示重置门，zt表示更新门。 1重置门rt决定是否将之前的状态忘记。(作用相当于合并了 LSTM 中的遗忘门和传入门） 2将先前隐藏状态ht-1和遗忘门输出的向...
门控循环单元（GRU）：LSTM 的轻量级高效 “记忆专家”
最新发布
LNNNNNNNNLLLL的博客
06-30 511
GRU 就像是神经网络领域里的 “精简版记忆大师”，它继承了 LSTM 处理长序列数据的优势，同时以更简洁的结构和更高的训练效率脱颖而出。GRU 对 LSTM 进行了简化，将遗忘门和输入门合并为一个更新门，同时将细胞状态和隐藏状态进行了合并，使得模型的参数更少、结构更简单，训练速度更快，并且在很多任务上能够取得与 LSTM 相当的效果。门控循环单元（GRU）用精简的结构和高效的运作，证明了在神经网络的世界里，“轻装上阵” 同样可以成为优秀的 “记忆专家”。二、GRU 的结构：双门控的高效运作​。
GRU——学习笔记
qq_43331366的博客
01-31 892
注：以下文字包含少量个人理解成分，有误还请指出！ https://zh-v2.d2l.ai/chapter_recurrent-modern/gru.html 附上学习的内容链接 文章目录门控循环单元GRU门控隐状态重置门和更新门候选隐状态隐状态从零开始实现导入数据集初始化模型参数定义模型训练与预测简洁实现小结 门控循环单元GRU （开始堆砌） 在循环神经网络中， 矩阵连续乘积可以导致梯度消失或梯度爆炸的问题。 下面我们简单思考一下这种梯度异常在实践中的意义： 我们可能会遇到这样的情况： 早期观测值
【神经网络】GRU
热门推荐
Dong_ZH的博客
02-27 3万+
GRU（Gate Recurrent Unit）门控循环单元，是循环神经网络（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比，GRU内部的网络架构较为简单。
RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导
dili8870的博客
03-17 1884
　　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...
循环神经网络（GRU）全面解析
hello.reader
11-13 2万+
GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）变体，旨在处理序列数据。GRU在LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）的基础上进行了简化，引入了更少的参数量和结构复杂度。GRU通过使用门控机制有效解决了传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题，尤其适合处理长时间依赖的数据。GRU的设计目的是在保持计算效率的同时，拥有较高的性能，适用于广泛的序列处理任务。
时间序列预测机器学习算法整合(TCN、LSTM、GRU、Transformer等)，包含详细的分析与源码
m0_59257547的博客
07-15 1525
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02-05 41
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动手学深度学习-现代循环神经网络（GRU、LSTM、编码器-解码器等）
oceancoco的博客
03-06 2313
现代循环神经网络 上一章节（循环神经网络）介绍了循环神经网络的基础知识，这种网络可以更好的处理序列数据。我们在文本数据上实现了基于循环神经网络的语言模型，但是对于当今各种各样的序列学习问题，这些技术可能不够用。 例如，循环神经网络在实践中一个常见的问题是数值不稳定。尽管我们已经应用了梯度裁剪等技巧来缓解这个问题，但是仍需要通过设计更复杂的序列模型来进一步处理它。具体来说，可以引用两个广泛使用的网络，即门控循环单元（gated recurrent units， GRU）和长短时记忆网络（long short-
GRU简述
龙雪的博客
09-16 3443
GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。
【NLP自然语言处理】探索GRU：深度学习中门控循环单元的魅力
2301_76820214的博客
10-05 3520
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.
【机器学习300问】123、什么是GRU？GRU网络的基本结构是怎样的？
qq_39780701的博客
06-18 3049
什么是GRU？GRU网络的基本结构？GRU为何能缓解梯度消失？举个例子说明GRU的工作原理。
RNN及LSTM、GRU详解，附pytorch代码解释，超详细讲解
m0_59156726的博客
06-13 4267
拿chatgpt给的答案，这就是这次的全部了，重要一点rnn都是历史的产物了，但是是基础，后面有机会在看transform如何克服rnn这些缺点，一度逆袭的。RNN：可以处理时间序列数据，具有记忆功能，能够传递信息；网络结构简单，易于实现；可以接受任意长度的输入。长期依赖关系不佳，容易出现梯度消失或爆炸问题；训练过程中参数更新困难，容易过拟合；难以处理变长的输入数据。LSTM：具有很好的长期依赖性，能够处理长序列数据；
对RNN、LSTM、GRU的理解
weixin_45787600的博客
03-15 7317
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。
自然语言处理基础知识入门(三) RNN，LSTM，GRU模型详解
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在上一章节中，深入探讨了Word2vec模型的两种训练策略以及创新的优化方法，从而得到了优质的词嵌入表示。不仅如此，Word2vec作为一种语言模型，也具备根据上下文预测中心词的能力，这是其训练的核心任务，也是模型所能实现的功能。那么，既然已有语言模型，为何还需要引入RNN呢？又或者，RNN具有何种独特性呢？而LSTM和GRU为什么会被视为RNN的变体？本章节将针对这些问题，用深入浅出的语言解读这些模型背后的核心逻辑，以便让读者对整个知识体系存在一个全面的理解。
RNN，LSTM，GRU解析
想当咸鱼的猫
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1. RNN 1.1 RNN的结构 对于每一个时间步ttt而言 a<t>=g(Waaa<t−1>+Waxx<t>+ba)a^{<t>}=g(W_{aa}a^{<t-1>}+W_{ax}x^{<t>}+b_a)a<t>=g(Waa​a<t−1>+Wax​x<t>+ba​) y<t>=Wyaa<t>+byy^{<t>}=W_{ya}a^{<t>}+b_y
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