《NLP知识点第三讲》GRU的原理与代码实现

最新推荐文章于 2025-06-30 20:55:23 发布
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本文深入解析了GRU（门控循环单元）的工作原理，详细介绍了其核心公式，包括更新门、重置门以及候选状态的计算过程，为读者提供了一个清晰的GRU运作机制的理解。

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GRU的原理公式：GRU的原理公式：

c(t)=tanh(Wc[Γr∗c(t−1),x(t)]+bc)c(t)=tanh(Wc[Γr∗c(t−1),x(t)]+bc)
Γu=σ(Wu[c(t−1),x(t)]+bu)Γu=σ(Wu[c(t−1),x(t)]+bu)
Γr=σ(Wr[c(t−1),x(t)]+br)Γr=σ(Wr[c(t−1),x(t)]+br)
c(to)=Γu∗c(t)+(1−Γu)∗c(t−1)c(to)=Γu∗c(t)+(1−Γu)∗c(t−1)

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自然语言处理基础知识入门(三) RNN，LSTM，GRU模型详解
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04-14 2681
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。
pytorch 实现gru_实战 | 手把手教你用PyTorch实现图像描述（附完整代码）
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【NLP】GRU基本结构原理，代码实现
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GRU是LSTM改进的门控循环神经网络，将输入门，遗忘门，输出门变成更新门和重置门。将细胞状态和隐藏状态合并，只有当前时刻候选状态和当前时刻隐藏状态。相较于LSTM，GRU的结构更加简洁，参数更少，计算效率更高。决定了保留多上一个时间步的信息和当前的信息合并输入。可以类比LSTM理解GRU，同样都是门控机制。
81.门控循环单元（GRU）以及代码实现
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01-18 4302
笔记
门控循环单元（GRU）：LSTM 的轻量级高效 “记忆专家”
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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门控循环单元神经网络的MATLAB实现（含源代码）
沅的博客
01-17 5572
GRU由Cho等人于2014年提出，旨在解决标准RNN在处理长序列时的梯度消失或梯度爆炸问题。与传统的RNN相比，GRU引入了两个关键的门控机制：更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）。这些门控结构帮助模型更有效地捕捉长期依赖关系。更新门更新门负责决定信息的保留量。它决定了来自过去状态的信息应该被多大程度上保留，以及新的候选隐藏状态的信息应该被多大程度上加入。重置门重置门则决定了多少过去的信息需要被忽略。它可以帮助模型忘记无关的信息，从而专注于当前的重要信息。
GRU Matlab 代码
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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
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GRU网络的实现一、简介二、网络实现1.带入包库2.导入数据3.定义我们训练的数据和标签函数4.数据正则化和划分数据测试集和训练集5.生成训练集和测试集6.定义输入维度7.构建模型8.预测数据和计算误差9.画出我们的数据三、完整网络实现四、结尾 本博客是数据预测的GRU网络的实现，在阅读这篇文章是，我认为读者是知道GRU网络的实现过程，如果对GRU网络不是很了解建议阅读深度学习之GRU网络通过阅读这篇文章你将对网络实现的基本数学和过程有一定的了解。 一、简介 在带入代码的开始我们想了解哈什么是GRU网
深度学习2-GRU原理及代码实现
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注：根据b站up讲解所得代码记录 课程31。
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pytorch实现GRU（附code）
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ting_qifengl的博客
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接上一篇文章（pytorch实现LSTM），在实现LSTM之后，又发现了GRU网络。 说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，也是当前非常流形的一种网络。 所以决定尝试一下！ 注：数据集仍然使用上文中的IGBT加速老化数据集，数据与处理方法不变，直接上代码！！！ 在保证输入样本参数和学习率不变的情况下，即input_size = 5，out_oput = 1，lr = 0.01，试了很多参数，发现在训练集80%，测试集20%，hidden_size
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