29、深入理解顺序模型：GRU与LSTM的探索

于 2025-09-15 16:42:42 发布
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分类专栏： 50算法：通往AI之路 文章标签： GRU LSTM 顺序模型
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深入理解顺序模型：GRU与LSTM的探索

1. GRU模型详解

1.1 候选隐藏状态的计算

GRU在每个时间步t，首先使用tanh激活函数，以当前输入 (x_{t}) 和前一隐藏状态 (h_{t-1}) 为输入来计算候选隐藏状态 (\hat{h} {t})，公式如下：
(\hat{h} {t}= \tanh(W_{h}[h_{t-1}, x_{t}] + b_{h}))
这里的 (\hat{h}_{t}) 就是隐藏层的候选值。与传统RNN计算隐藏状态的方式类似，但GRU引入候选隐藏状态为后续决策提供了更多灵活性。

1.2 更新门的引入

传统RNN中，每个时间步计算出的隐藏值会自动成为记忆单元的新状态。而GRU通过“更新门”（有时也称为“重置门”）带来了更细致的处理方式。更新门的作用是评估候选隐藏状态 (\hat{h}_{t}) 中的信息是否足以更新记忆单元的隐藏状态，还是让记忆单元保留前一时间步的旧隐藏值。

更新门由一个sigmoid层实现，输入为当前输入和前一隐藏状态，输出是一个介于0和1之间的值 (\Gamma_{u})，计算公式为：
(\Gamma_{u} = \text{sigmoid}(W_{u}[h_{t-1}, x_{t}] + b_{u}))
当 (\Gamma_{u}) 接近1时，更新门打开，选择 (\hat{h} {t}) 作为新的隐藏状态；当 (\Gamma {u}) 接近0时，更新门关闭，保留旧的隐藏状态。

1.3 隐藏单元的更新

在某一时间步，下一个隐藏状态 (h_{t}) 由以下

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