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_...
（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
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...
NLP基础笔记——图解LSTM和GRU
IOT_victor的博客
03-31 2326
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...
深度学习 《LSTM和GRU模型》
qq_29367075的博客
10-08 1771
前言： 前面我们学习了标准的单向单层和单向多层的RNN，这一博文我来介绍RNN的改进版本LSTM和GRU，至于为什么有这个改进的方案，以及如何理解它们，我会尽量用最通俗的语言俩表达。 学习自博客https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 以及Andrew Ng的DL视频，我脑子比较笨，学了一整天才搞明白LSTM的设计初衷，于是赶紧整理下来免得遗忘，为了可快速书写，我就不自己画图了，截图来自上述博客。 以下全是通俗的话。 一：简单回顾下
超生动图解LSTM和GPU：拯救循环神经网络的记忆障碍就靠它们了！
量子位
10-17 1881
作者 Michael Nguyen王小新 编译自 Towards Data Science量子位 出品 | 公众号 QbitAIAI识别你的语音、回答你的问题、帮你翻译外...
GRU与LSTM总结
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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
深度学习——循环神经网络GRU公式推导
hei653779919的博客
02-06 5693
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...
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...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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