深度学习——LSTM & GRU

最新推荐文章于 2025-06-20 18:30:51 发布
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#深度学习

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NLP高频面试题（二）——LSTM、GRU和Transformer结构的区别与联系，优缺点分别是什么？
WeLearnNLP
03-17 777
随着深度学习的迅猛发展，序列模型逐渐成为人工智能领域的重要组成部分，其中LSTM、GRU和Transformer是最具代表性的三种结构。LSTM与GRU作为经典的循环神经网络结构，曾在处理序列数据上风靡一时，而Transformer则以其独特的自注意力机制掀起了新一轮的技术革命。本文将系统地介绍LSTM、GRU与Transformer这三种网络结构，深入分析它们之间的区别与联系，并清晰地归纳各自的优缺点，帮助读者更好地理解与选择适合自身任务的模型结构。
深度学习实战 —— LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡尔曼轨迹预测
qq_37668436的博客
01-19 2709
LSTM GRU RNN SE轨迹预测
【深度学习】循环神经网络RNN+LSTM+GRU
小马日记
09-01 1187
一、RNN 1、RNN网络结构 （1）xt\displaystyle x_{t}xt​ 是时间ttt处的输入 （2）st\displaystyle s_{t}st​是时间ttt处的记忆，st  = f(Uxt+Wst−1)\displaystyle s_{t\ } \ =\ f( Ux_{t} +Ws_{t-1})st ​ = f(Ux...
LSTM & GRU
BeforeEasy的博客
12-16 232
basic RNN: LSTM  long-term short-term memory   LSTM的提出主要是为了解决传统RNN在长序列时会发生的梯度消失或者梯度爆炸的问题,在LSTM中，状态的更新是累加的方式，而不是累乘 主要有三个门：forget input和output，来调节应该记住多少，忘掉多少，到下一步输出多少 最上方的贯穿整个的横线表示细胞状态（核心），输入时是c...
【深度学习解惑】 GRU与LSTM的区别是什么？如何选择？
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
06-20 497
GRU与LSTM的区别是什么？如何选择？
深度学习-GRU
fzz97_的博客
02-03 833
主要讲了GRU的结构，以及与LSTM的不同点和优势。
【深度学习】RNN&LSTM&GRU
littlemichelle
03-20 1179
为了添加一个新信息，RNN需要通过一个函数完全地转换当前的信息。因此信息是以整体为单位进行修改的，模型并没有考虑重要的和不重要的信息。 LSTM 会通过乘法和加法等运算对信息进行局部的修改。因此通过 LSTM，信息流会选择性地通过单元状态，也就是说 LSTM 会选择性地记忆或遗忘某些特征。此外，特定单元状态下的信息共有三种不同的依赖性。 RNN 标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非...
深度学习基础：RNN、LSTM和GRU
一个小彩笔
04-01 2514
单层神经网络 输入是x，经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y RNN LSTM GRU
基于深度学习神经网络(RNN、LSTM、GRU)的锂离子电池SOH预测——NASA数据集的Python实现
最新发布
07-29
内容概要：本文探讨了利用深度学习神经网络（RNN、LSTM、GRU）进行锂离子电池健康状态（SOH）预测的方法。文中详细介绍了NASA提供的锂离子电池数据集的预处理流程，包括数据清洗和归一化处理。接着分别阐述了RNN、...
基于深度学习神经网络(RNN、LSTM、GRU)的锂离子电池SOH预测——NASA数据集的Python代码实现
05-11
内容概要：本文探讨了利用深度学习神经网络（RNN、LSTM、GRU）对锂离子电池健康状态（SOH）进行预测的方法。文中详细介绍了NASA提供的锂离子电池数据集的预处理流程，包括数据清洗和归一化处理。接着分别阐述了RNN、...
深度学习笔记—— GRU（Gated Recurrent Unit）
haopinglianlian的博客
02-18 1501
本文详细介绍面试过程中可能遇到的GRU、Bi-RNN知识点。
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
深度学习模型：门控循环单元（GRU）详解
池央的博客
11-29 5026
随后，门控循环单元（GRU）作为 LSTM 的一种简化变体，在保持良好性能的同时，具有结构简单、训练速度快等优点，因此在许多序列数据处理任务中得到了广泛应用。相比之下，GRU 将输入门和遗忘门合并为更新门，并且没有单独的记忆单元，直接在隐藏单元中进行信息的更新和传递，因此结构更加简单。GRU 的输入和普通 RNN 一样，在每个时间步 ，它接受当前的输入向量 以及上一个时间步的隐藏状态 ，然后输出当前时间步的隐藏状态 ，并将其传递到下一个时间步作为输入之一。在上述代码中，我们首先定义了一个。
快速入门深度学习9.1（用时20min）——GRU
定期分享我的发现和想法，感谢你的陪伴和支持
04-14 1197
8节 和 9节 中，循环神经网络(recurrent neural network，`RNN`)，这是⼀种利用数据中的`时间或序列结构`的模型，通常用于自然语言处理和时间序列预测。 10节 中，`注意力机制`的技术，最近它们已经开始在自然语言处理中取代循环神经网络。 这一部分将 帮助读者快速了解大多数现代深度学习应用背后的基本工具。
LSTM与GRU
地中海の养成记
04-24 1610
LSTM与GRU内部运行机制的介绍1、RNN2、LSTM3、GRU 1、RNN ▌问题：短时记忆 RNN会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它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，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN 可能从一开始就会遗漏重要信息。 在反向传播期间，RNN 会面临梯度消失的问题。 梯度是用于更新神经网络的权重值，消失的梯度问题是当梯度随着时间的推移传播时梯度下
LSTM的三个门
重剑无锋博客
04-08 1万+
忘记门： 作用对象：细胞状态 作用：将细胞状态中的信息选择性的遗忘 让我们回到语言模型的例子中来基于已经看到的预测下一个词。在这个问题中，细胞状态可能包含当前主语的类别，因此正确的代词可以被选择出来。当我们看到新的主语，我们希望忘记旧的主语。 例如，他今天有事，所以我。。。当处理到‘’我‘’的时候选择性的忘记前面的’他’，或者说减小这个词对后面词的作用。 输入层门： 作用对象：细胞状态 作用：将新的信息选择性的记录到细胞状态中 在我们语言模型的例子中，我们希望增加新的主语的类别到细胞状态中，...
LSTM和GRU介绍
weixin_44023658的博客
09-28 2728
反向传播(Back Propagation)是一种与最优化方法(比如梯度下降方法)结合、用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度，然后将梯度反馈给最优化方法，用来更新网络权重以最小化损失函数。 在神经网络中一个典型的问题就是梯度消失(Gradient Vanishing)的问题，其原因在于是随着神经网络层数的加深，梯度逐渐减小甚至接近0，当梯度变的非常小的时候，就不能为学习提供足够的信息。 Recurrent Neural Networks(递归神经网络，RNN)也存在梯度消
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