LSTM与GRU

最新推荐文章于 2024-08-06 08:00:00 发布
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本文深入探讨了长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的工作原理，通过图示解释了两种网络如何解决传统循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。同时，对比了tanh和ReLU作为激活函数在RNN中的应用，阐述了tanh为何更适合作为RNN的标准激活函数。
LSTM与GRU对比：哪种循环神经网络更适合你的项目？
斌擎科技
10-17 1154
在深度学习的广阔领域中，循环神经网络（RNN）因其在处理序列数据（如文本、语音和时间序列）中的优越表现而受到广泛关注。在RNN的众多变种中，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是最常用的两种结构。本文将深入探讨LSTM与GRU的原理、优缺点，以及如何根据不同的项目需求选择合适的网络架构，并提供详细的代码示例。
NLP中的序列建模：LSTM与GRU对比与应用深度解析
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
07-20 789
LSTM和GRU作为循环神经网络（RNN）的变种，解决了标准RNN在处理长序列时的梯度消失问题。LSTM通过更复杂的门控结构能够更灵活地处理长期依赖，而GRU则通过简化门控机制提供了较高的计算效率。
一份详细的LSTM和GRU图解
AI浩
09-19 1061
在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的直觉开始。然后我（Michael）将解释使LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个网络背后的机制，那么这篇文章就是为你准备的。 短期记忆 RNN受到短期记忆的影响。如果序列很长，他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，如果你尝试处理一段文本进行预测，RNN可能会遗漏开头的重要信息。 在反向传播期间，RNN存在梯度消失的问题（梯度用于更新神经网络权重的值）。梯消失度问题是当梯度反向传播随着时间的推梯度逐渐收缩。如果梯度值变得非常小，则不
GRU，LSTM
alwaysyxl的博客
10-21 302
总结自吴恩达老师的网易深度学习工程师微专业 介绍GRU之前，首先我们先直观的理解一下梯度消失(Gradient Vanishing)问题。 RNN在NLP中具有很大的应用价值，但是其存在一个很大的缺陷，那就是梯度消失的问题。例如下面的例句中： The cat, which already ate …，was full； The cats, which already ate …，were ...
GRU门控循环单元【数学+图解】
逐梦苍穹的博客
08-06 1727
GRU门控循环单元【数学+图解】
GRU(门控循环单元)，易懂。
Michale_L的博客
02-03 12万+
一、什么是GRU？ GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM的作用类似，不过比LSTM简单，容易进行训练。 二、GRU详解 GRU模型中有两个门，重置门和更新门，具体作用后面展开说。 先来看一张GRU的图，看不懂没关系，后面慢慢展开说。 符号说明： :当前时刻输入信息 :上一时刻的隐藏状态，这个隐藏状态包含了之前节点的相关信息。 :传递到下一时刻的隐藏状态 :候选隐藏状态 :重置门
动画图解RNN, LSTM 和 GRU，没有比这个更直观的了！
AI公园
12-21 2350
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Raimi Bin Karim编译：ronghuaiyang前戏RNN, LSTM 和 GRU是3个非常常...
深度学习基于门控循环神经网络的序列建模：LSTM与GRU原理及Python实现
最新发布
09-18
随后通过TensorFlow框架演示LSTM与GRU模型的构建、训练与评估流程，涵盖数据预处理、归一化、模型编译与性能指标计算。最后展示其在自然语言处理（如文本分类、情感分析）和时间序列预测（如股票价格、天气预报）中...
史上最小白之LSTM 与 GRU详解
Tink1995的博客
03-18 1万+
1.前言 上一篇介绍了循环神经网络 RNN，正好今天周日在家闲着也是闲着，就干脆趁热打铁，把LSTM和GRU也介绍一下吧。不太清楚RNN原理的同学可以参考我上一篇博客：史上最小白值RNN详解 2.LSTM （Long short-term memory） 2.1为什么需要LSTM Long short-term memory，也就是长短期记忆，那么从字面意思来理解LSTM就是一种不仅具有短期记忆而...
锂电池SOH估算：基于MATLAB的LSTM与GRU模型构建及优化
04-06
接着重点讲解了如何提取关键特征，如恒流充电时间、极化内阻等，并通过LSTM和GRU两种神经网络模型进行了对比实验。文中还探讨了不同模型参数设置的影响，以及如何通过特征工程进一步提高预测精度。 适合人群：从事...
【深度学习】GRU的结构图及公式
Alexbyy的博客
01-29 1万+
GRU与LSTM的区别 前面说到过LSTM的出现是为了解决传统RNN无法解决的长距离依赖问题而出现的，而GRU也具有该功能，但是结构相对于LSTM来说相对简单，可以将GRU看作是LSTM的一种优化或变体。 GRU的结构图 前向传播公式 其中“*”代表矩阵乘法，“⋅”代表点乘（相应位置的元素乘相应位置的元素） rt=sigmoid(Wr∗[ht−1,xt]+br) r_t = sigmoid(W_...
GIF动画解析RNN，LSTM，GRU
weixin_34268169的博客
01-05 226
循环神经网络是一类常用在序列数据上的人工神经网络。三种最常见的循环神经网络分别是： 1.维尼拉循环神经网络（vanilla RNN） 2.长短期记忆网络（LSTM），由Hochreiter和Schmidhuber于1997年提出 3.门控循环单元网络（GRU），由Cho等人于2014年提出 现在可以查到许多解释循环神经网络这一概念的图示。不过我个人比较推...
自然语言处理常用RNN、LSTM、GRU举例详解，通俗易懂
weixin_43162364的博客
06-27 2774
之前疫情网民情绪识别的模型用到了LSTM，最近面试被问到具体细节，感觉被拎出来羞辱，经过认（cha）真（yue）思（wen）考（xian），总结了一下RNN、LSTM、GRN的一些知识。为了更加易懂，本文会采用疫情网民情绪识别这篇文章里的例子。 RNN详解 说到LSTM，还是要先从RNN（循环神经网络）开始描述，算是LSTM的基础。RNN经典的模型分解可以用如下图片解释，这也是我在大部分文章中看到的解释，感兴趣的可以到RNN详解这篇文章中看看。 左侧部分，x、s、o都是向量，分别表示输入层、隐藏层和输出层
LSTM和GRU网络的介绍和区别
shawroad的博客
04-23 1万+
目录 LSTM GRU 最后说一下LSTM和GRU的区别 LSTM 首先看一下LSTM的结构： 我们将结构拆开看： 遗忘门： 就是将上一层的输出，和本层的输入联合起来乘个权重，加个偏置。最后经过一个sigmoid。。sigmoid函数值为0代表忘记 记忆门： C_{t-1}就是来自上一层记忆，我们现在要计算本层传给下一层的记忆 C...
（动图）LSTM和GRU图解
qq_43703185的博客
09-07 635
原文链接：http://www.atyun.com/30234.html 在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的直觉开始。然后我（Michael）将解释使LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个网络背后的机制，那么这篇文章就是为你准备的。 短期记忆 RNN受到短期记忆的影响。如果序列很长，他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，如果你尝试处理一段文本进行预测，RNN可能会遗漏开头的重要信息。 在反向传播期间，RNN存在梯度消失的问题（梯度用于更新神经网络权重的值）。梯消失
深度学习——循环神经网络GRU公式推导
hei653779919的博客
02-06 5696
深度学习——循环神经网络GRU公式推导 0、注意 在整篇的文章中，无论是输入的X向量，还是隐藏层得到的S向量，这些都是列向量 1、从RNN到GRU 在之前的文章中，我们具体推导了循环神经网络RNN的前向和反向传播过程，具体细节可以参考深度学习——循环神经网络RNN公式推导这篇文章。下面，我们开始介绍RNN的一个变形结构GRU神经网络。 我们首先简单的回顾一下RNN神经网络的结构，以及一个RNN隐藏...
GRU与LSTM总结
热门推荐
lreaderl的博客
09-18 12万+
一、LSTM（长短期记忆网络）LSTM是一种特殊的RNN类型，一般的RNN结构如下图所示，是一种将以往学习的结果应用到当前学习的模型，但是这种一般的RNN存在着许多的弊端。举个例子，如果我们要预测“the clouds are in the sky”的最后一个单词，因为只在这一个句子的语境中进行预测，那么将很容易地预测出是这个单词是sky。在这样的场景中，相关的信息和预测的词位置之间的间隔是非常小的
NLP基础笔记——图解LSTM和GRU
IOT_victor的博客
03-31 2327
一、LSTM（Long-Short-Term-Memories） LSTM单元结构图及其公式 二、GRU（Gated Recurrent Units） GRU单元结构图及其公式 三、LSTM和GRU的区别？ GRU和LSTM的性能在很多任务上不分伯仲。 GRU 参数更少因此更容易收敛，但是数据集很大的情况下，LSTM表达性能更好。 从结构上来说，GRU只有...
LSTM 与GRU
03-25
### LSTM 和 GRU 的差异、相似性和应用案例 #### 差异 (Differences) 长期短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）都是为了处理序列数据而设计的神经网络结构，旨在解决传统RNN中的梯度消失问题。然而，两者在网络结构上存在显著区别。 - **内部结构复杂性** LSTM具有三个主要的门机制：输入门、遗忘门和输出门，这些门协同工作来控制细胞状态的信息流动[^1]。相比之下，GRU通过简化其内部结构减少了参数数量，它仅包含两个门——重置门和更新门，这使得模型更加紧凑并可能加速训练过程[^3]。 - **隐藏状态管理方式** 在LSTM中，除了隐藏状态外还维护了一个单独的细胞状态向量用于更精细地调节信息传递；而在GRU里，则取消了这种分离的设计理念，直接利用单一的状态表示来进行操作。 #### 相似之处 (Similarities) 尽管二者具体实现有所不同，但在功能层面却有许多共同点： - 都能够有效缓解标准RNN面临的长时间依赖建模难题； - 均采用“门”的概念来决定哪些部分应该被保留或者丢弃； - 可应用于多种时间序列预测任务如自然语言处理等领域内的翻译、情感分析等场景下表现良好[^2]。 #### 应用领域对比 (Use Cases Comparison) 由于上述特性上的差别，在实际工程实践中如何选择取决于特定需求考虑因素如下表所示： | 特征/方法 | LSTM | GRU | |------------------|------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------| | 参数规模 | 较大 | 更少 | | 训练速度 | 较慢 | 更快 | | 性能 | 对于非常复杂的模式识别任务通常优于GRU | 当数据集较小或计算资源有限时可能是更好的选项 | 因此，在面对大规模语料库且追求极致精度的情况下可以优先尝试使用LSTM；而对于轻量化设备部署或是希望快速迭代原型验证阶段则推荐选用GRU作为候选方案之一。 ```python import torch.nn as nn class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out class GRUModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(GRUModel, self).__init__() self.gru = nn.GRU(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.gru(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out ``` 以上代码展示了基于PyTorch框架构建简单的LSTM与GRU模型实例。
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