GRU/双向RNN/多层RNN速度复习

最新推荐文章于 2025-06-22 09:13:20 发布
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本文深入探讨了GRU中更新门与重置门的作用机制，解释了它们如何由当前输入与前一状态的隐藏输出共同决定，以及它们在调整输入信息量和保留历史状态中的关键角色。

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

有更新门与重置门，两个门的门控都由本轮输入与上一轮h输出确定
更新门决定有多少输入h(cell)，重置门决定上一轮h输出有多少

GRU模块：nn.GRU层
xw555666的博客
05-04 2759
如果需要深入理解GRU的话，那么内部实现的详细代码和计算公式就比较重要，中间的一些过程和变量的意义需要详细关注，只有这样，才能准备把握这个模块的内涵和意义，设计初衷和使用方式等等，所以，仔细研究这个模块的实现还是非常有必要的。对于其他的模块同样如此，只有把各个经典的模块内部原理、实现和计算调用都搞清楚了，才能更好的去设计和利用神经网络，建立内在的直觉和能力。
深度学习之GRU网络
baicaiBC3的博客
01-21 221
【深度学习解惑】什么是双向RNN（Bi-RNN）？在哪些任务中有优势？
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
06-22 776
什么是双向RNN（Bi-RNN）？在哪些任务中有优势？
分别使用RNN_LSTM_GRU三种神经网络进行文本分类
11-19
使用RNN、LSTM、GRU三种神经网络模型进行文本分类，效果不错，附上详细代码及数据
NLP学习笔记七-多层RNN和双向RNN
weixin_43327597的博客
06-12 772
我看的教学视频，这博主做的是文本分类，他说双向RNN效果很好，其实只是一个偶然，对于文本分类，双向RNN效果可能容易更好一点，这是因为双向RNN得到的两个结果向量可以更大程度的保留语句的信息，如果我们做的是文本推测，这就不一定效果会更好了。有些人可能就考虑了，为什么要用循环的，我不用循环的不行吗？不用循环的当然也可以，但是RNN实际上很像一个简单的感知机神经网络，如果每一次输入数据的时候另起一个RNN单元，网络会过深，很容易发生梯度消失，另外也会导致网络训练开销非常大。
RNN、LSTM、GRU、多层LSTM、Bi-LSTM
红豆的博客
03-16 6615
有些时候，主要考虑的是哪些输入，有时候，考虑的是（输入，输出）之间的模型； 一、RNN f,g 就是普通的激活函数，可能是tanh； 二、LSTM 此时，Ht~f(Xt, Ct-1, ht-1) 在这里引入了一个新的变量Ct-1，它是什么意思呢？ 这里的f如何确定呢 三、多层RNN/LSTM 多层RNN中，第一层的输入是Ht1~ (Xt, Ht-1)，后面层的输入不再...
自然语言处理 - 梯度消失和RNN变种 (LSTM, GRU, 双向RNN, 多层RNN)
weixin_41332009的博客
02-26 821
本文翻译和精简自 Stanford cs224n lec 07. 1. 梯度消失和梯度爆炸 1.1 梯度消失 1.1.1 梯度消失的产生原因 以最简单的网络结构为例，假如有三个隐藏层，每层的神经元个数都是1，且对应的非线性函数为 yi=σ(zi)=σ(wixi+bi)y_i=\sigma (z_i) = \sigma(w_ix_i+b_i)yi​=σ(zi​)=σ(wi​xi​+bi​), 如下图： ​​ 引起梯度消失的“罪魁祸首”其实就是激活函数sigmoid: σ(x)=11+e−x\sigma(x)=
RNN发展（RNN/LSTM/GRU/GNMT/transformer/RWKV）
weixin_36378508的博客
09-06 1512
RNN/LSTM/GRU/GMNT/Transformer/RWKV
深度学习学习笔记——RNN（LSTM、GRU、双向RNN）
weixin_43870329的博客
07-05 1426
前置知识 深度学习是什么 深度学习是机器学习的一个分支 由全连接网络、卷积神经网络和循环神经网络构成的结构 多层全连接网络：多层感知器 多层卷积神经网络 卷积神经网络基本结构 数据： 2D输入数据形式：[批尺寸（batchsize），高度（H），宽度(W)，通道数(特征数)(channel)]，[B, H, W, C] 2D卷积核心格式：[(卷积核心大小1，卷积核心大小2)，输入通道数(特征），输出通道数（特征）] 1D输入数据形式：[B, T, C] 1D卷积核心格式：[K, C, C2] 2
深度学习之RNN,LSTM,GRU,CNN-GRU,ABLSTM(pytorch实现)
Dog_King_的博客
04-27 4086
RNN模型最重要的贡献就是引入了隐藏层，隐状态存储的都是前一些时刻的相关特征信息，也是隐状态让模型有了记忆的能力。计算公式就类似于线性层。t时刻的H是由t-1时刻的H（也就是记忆的之前的信息），加上Xt（当前时刻的特征）GRU模型和前面的RNN模型很像，包括输入特征、隐藏态、输出。但是又有了改进，主要改进了隐藏态H的计算方法，通过门控制隐状态。这里引进了门，就是数电那种逻辑电路。这里引入了重置门和更新门，都是根据上一个时刻的隐藏态和t时刻的特征X计算得出。GRU还引入了候选隐状态。
RNN、LSTM、GRU详解
qq_56640350的博客
03-05 950
在深度学习领域，序列数据（如语音识别、机器翻译、文本生成等）广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据，循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Network）及其改进版本——长短时记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）和门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）成为处理时序任务的核心模型。RNN 是一种具有记忆能力的神经网络，能够处理序列数据（如文本、音频、时间序列信号）。
Python-字符级语言Torch模型的多层递归神经网络LSTMGRURNN
08-11
字符级语言Torch模型的多层递归神经网络 (LSTM, GRU, RNN)
Seq2seq进阶，双向GRU
landing_guy_的博客
10-18 1万+
文章目录主要使用attentionEncoderAttention 一般编码器中得到的向量包含所有的上下文信息， 是高度压缩的信息， 怎么样来避免这种压缩呢？ 这是原来的seq2seq， 当然有些小的改进在此不做介绍了。 主要使用attention attention 向量a， 长度是源向量的长度， ai在0~1之间， 总和为1， 可以得到加权后的向量w 在解码的每个时间步计算一个加权向量， 把它作为解码器和线性层的输入来进行预测 Encoder 使用双向GRU构建编码器 此时output的大
NLP入门（三）：seq2seq之GRU对齐文本和机器翻译
WYXHAHAHA123的博客
03-31 3278
首先来回顾之前用到的两种seq2seq模型（sequence to sequence） （1）和（2）编码器结构完全相同，只不过（1）使用的是单向LSTM，（2）使用的是单向的GRU，二者的重要区别在于decoder部分。看RNN的输入，要看它左边的箭头（time step时间节点）和下面的箭头（与RNN的层数相关）。 注意：编码器中时间节点t的hidden state用h(t)表示，...
深度学习：LSTM的拓展（双向LSTM和GRU等）
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这里三条黑线就是所谓的 peephole，传统的 LSTM 中遗忘门、输入门和输出门只用了 h(t-1) 和 xt 来控制门缝的大小，peephole 的意思是说不但要考虑 h(t-1) 和 xt，也要考虑 Ct-1 和 Ct，其中遗忘门和输入门考虑了 Ct-1，而输出门考虑了 Ct。RNN和LSTM都只能依据之前时刻的时序信息来预测下一时刻的输出，但在有些问题中，当前时刻的输出不仅和之前的状态有关，还可能和未来的状态有关系。而LSTM具有较多的参数，比较适合具有大量样本的情况，可能会获得较优的模型。
Going Deeper with Convolutions解读
qq_57190695的博客
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05-17 3151
双向GRU加Dual Attention模型 论文名称:”Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification” [Zhou et al.,2016]
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门控循环单元网络(GRU)及其在语言模型中的应用
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作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 本文将会从门控循环单元（GRU）、语言模型等知识点出发，为读者介绍门控循环单元网络（GRU）及其在语言模型中的应用。本文的目标读者是具有一定编程能力和一定数学基础的开发人员。文章不会过于基础，以方便各位读者快速了解并理解。 门控循环单元网络（GRU）
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