看懂GRU

最新推荐文章于 2024-04-11 10:42:40 发布
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分类专栏： 机器学习

  本文转载自微信公众号，对GRU和LSTM的关系进行了很好的诠释，为省去符号编辑麻烦，直接截图上传。









GRU模型：门控循环单元的原理与优势及Python实现
数据知道的博客
08-10 2553
GRU（门控循环单元）是LSTM的简化变体，通过减少门控数量（仅保留重置门和更新门）实现了与LSTM相近的性能，同时计算效率更高。相比LSTM的三门结构，GRU参数更少、训练更快，在机器翻译等序列任务中表现优异。其核心优势包括：简化结构（合并细胞状态和隐藏状态）、缓解梯度消失问题、在多数任务中与LSTM性能相当甚至更好。GRU适用于编码器-解码器框架，可通过Python实现前向传播过程，典型应用场景包括Seq2Seq模型。实际选择时建议优先尝试GRU，复杂长序列任务再考虑LSTM。
深入理解GRU网络
CyberLynxO的博客
08-15 728
GRU的核心思想在于利用更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）来控制信息的更新和遗忘。通过这种方式，GRU可以根据当前输入和过去的状态，灵活地控制信息的流动，使得网络能够更好地建模长期依赖关系。GRU网络作为一种改进型的循环神经网络，通过引入更新门和重置门，成功解决了传统RNN中长序列训练的难题。通过深入理解GRU网络的原理和结构，我们可以更好地应用和调优这一网络模型，提升深度学习任务的性能。以上是关于GRU网络的详细解释以及一个基本实现的源代码示例，希望对您有所帮助。
人人看懂GRU
studyvcmfc的专栏
07-01 216
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32481747
门控循环单元（GRU）
qq_24503095的博客
12-26 2065
1. GRU 在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中，当时间步数较⼤或者时间步较小时，循环神经⽹络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系。 门控循环神经⽹络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系...
探索GRU模型：一个深入实践的例子
gitblog_00038的博客
04-08 421
探索GRU模型：一个深入实践的例子 在这个开源项目中，开发者sumory提供了一个关于GRU（门控循环单元）的实例，这是一种在自然语言处理（NLP）领域广泛应用的递归神经网络（RNN）变体。通过这个项目，你可以深入了解GRU的工作原理，并学习如何在实践中应用它。 项目简介 该项目主要包含两个部分： 理论讲解 - 详细解释了GRU的基本概念和工作方式。 代码实现 - 提供了基于TensorFlow...
人人都能看懂的LSTM&GRU
wzg2016的博客
12-12 368
看过的讲的最简单明了的： LSTM：人人都能看懂的LSTM GRU:人人都能看懂的GRU
彻底看懂RNN，LSTM，GRU，用数学原理解释梯度消失或者梯度爆炸
qq_50974223的博客
04-15 2418
Recurrent Neutral Network 章节 RNN概述 LSTM GRU 梯度困区 Seq2Seq模型 何去何从 模型之外 RNN概述 为什么它叫做递归神经网络呢？与其他网络有何不同？接下来用简单例子阐述： 这是比较简单的示意图，比如说一个网络只有一层，那么，那一层代表的函数方法就是这个网络实际对输入所起的作用，即Y = Funtion(X)，我们实际上想找出那个function它究竟是什么。 可以从下图看出，RNN得到一个输出不仅仅靠输入的X，同时还依赖于h，h在RNN中被叫做cell
基于Python实现LSTM、GRU、BiLSTM预测股票价格比较研究（源码+数据）
08-07
基于Python实现LSTM、GRU、BiLSTM预测股票价格比较研究（源码+数据）含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。...
LSTM神经网络和GRU
小朱小朱绝不认输的博客
01-11 2768
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
python毕设使用LSTM-Attention/GRU-Attention在Casia库中实现语音情感识别代码
07-25
python毕设使用LSTM-Attention/GRU-Attention在Casia库中实现语音情感识别代码，，含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的毕设项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，...
python毕设使用LSTM-Attention-GRU-Attention在Casia库中实现语音情感识别代码+文档说明
09-01
含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。 python毕设使用LSTM-Attention-GRU-Attention在Casia库中...
GRU Matlab 代码
09-11
循环神经网络GRU模型Matlab 代码，可直接运行，用于学习。
GRU神经网络 Python代码
04-20
基于Keras的GRU神经网络实现 Python编写 可以直接运行得到结果
循环神经网络系列-GRU原理、优化、改进及代码实现(时序预测/分类/回归拟合，Matlab)
sfejojno的博客
02-05 1万+
同样，GRU也存在一定可进行优化选择的超参数，若采取经验法或试错法，则有不能获取最优取值组合、时间成本高等问题。优化算法通过对超参数组合的随机生成与更新，能够更快速地获取优解，不失为一种应用方法。前面的文章中KAU已经介绍过很多种优化算法及其改进策略，本文中我也会应用这些算法优化GRU。
深度探索：机器学习门控循环单元 (GRU)算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-11 9774
门控循环单元（GRU）作为一种有效的序列建模工具，凭借其独特的门控设计成功克服了传统RNN在处理长序列数据时的局限性。其简洁高效的架构、优良的性能表现使其在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等诸多领域得到了广泛应用。尽管面临模型解释性、超参数敏感性等问题，但通过结合正则化技术、深度学习框架的优化以及硬件加速，GRU在实际应用中依然展现出了强大的竞争力。 展望未来，随着计算资源的增长和深度学习理论的发展，GRU可能会进一步融入更先进的模型结构或训练策略。同时，针对特定任务或数据类型的定制化GRU变种，以及
GRU原理理解
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yanglee0
07-30 2万+
1. 什么是GRU 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。 GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，那么为什么我们要使用新人GRU（2014年提出）而不是相对经受了更多考验的LSTM（1997提出）呢。 在我们的实验中选择GRU是因为它的实验效果与LSTM相似，但是更易于计算。 简单来说就
【深度学习】RNN之GRU原理
zkq_1986的博客
05-17 999
GRU（Gated recurrent unit，循环门单元）c：memery cell，记忆单元之所以gamma值用sigmoid函数，是因为它基本是要么0要么1。当gamma为0时，就采用历史信息；当gamma为1时，就采用当前信息。...
GRU简单代码
香蕉的博客
03-09 3792
双向循环网络：
通俗理解GRU网络原理
qq_45301231的博客
06-04 1万+
GRU介绍 上篇文章提到了RNN（循环神经网络）的变体LSTM（长短期记忆网络），现在说一下它们的另一个变体GRU（Gate Recurrent Unit）——门控循环单元。虽然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，参数较多，训练起来比较困难。而在GRU模型中只有两个门：分别是更新门和重置门，且在超参数全部调优的情况下，二者性能相当，GRU结构更为简单，训练样本较少，易实现。 GRU的结构
GRU
最新发布
03-08
### GRU（门控循环单元）在深度学习中的应用和实现 #### 应用场景 GRU作为一种简化版本的长短期记忆网络(LSTM)，因其高效的性能和较低的计算成本，在多个领域得到了广泛应用。尤其擅长处理序列数据的任务，如自然语言处理(NLP)、语音识别、时间序列预测等[^1]。 - **自然语言处理**：用于机器翻译、情感分析、文本生成等领域； - **语音识别**：能够有效捕捉音频信号的时间特性； - **时间序列预测**：适用于股票市场走势预估、天气预报等多种连续型数据分析； #### 实现方式 下面给出一段Python代码示例，展示了如何利用PyTorch库构建一个简单的基于GRU的语言模型： ```python import torch.nn as nn class SimpleGRULanguageModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, num_layers=2): super(SimpleGRULanguageModel, self).__init__() # 定义嵌入层 self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) # 构建多层GRU self.gru = nn.GRU(embed_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) # 输出线性变换 self.fc_out = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, x, h=None): embedded = self.embedding(x) output, hn = self.gru(embedded, h) out_vocab_dist = self.fc_out(output.reshape(-1,output.shape[-1])) return out_vocab_dist.view(*output.size()[:-1], -1),hn ``` 此段代码定义了一个两层的GRU网络架构，并实现了前向传播过程。其中`vocab_size`表示词汇表大小，`embed_size`代表词向量维度，而`hidden_size`则是隐含状态的宽度。该模型接收一批次的数据作为输入(`x`)，并通过调用`.forward()`方法完成一次完整的正向运算流程[^4]。
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