「深度学习」门控循环单元GRU

已于 2024-02-04 15:58:53 修改
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 人工智能 gru 神经网络
于 2024-02-04 10:59:04 首次发布
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一、梯度消失问题

  • 梯度消失：

    基础的 RNN 模型不善于处理长期依赖关系，有很多局部影响，很难调整自己前面的计算。y^{<i>} 仅仅受自己附近的值影响。

  • 解决方法：GRU 或 LSTM

  • 梯度爆炸：

    反向传播时，随着层数增多，梯度不仅可能指数型下降，还有可能指数型上升 —— 会导致参数过大，网络崩溃

    解决方法：梯度修剪 —— 观察梯度向量，若大于某个阈值，则放缩梯度向量，保证其不会过大

二、GRU

目的：使隐藏层更好地捕捉深层连接，改善梯度消失的问题

1. RNN 单元

2. 简化版 GRU 单元

最低0.47元/天 解锁文章
时间序列预测（九）——门控循环单元网络（GRU）
qq_47885795的博客
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GRU是LSTM的简化版本，减少了门的数量，使得训练和推理速度更快。它在许多序列建模任务中表现良好，适用于时间序列预测、自然语言处理等领域。
GRU(门控循环单元)详解
一去不复返的通信er
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GRU详细的分析
用于序列建模的深度学习：门控循环单元 （GRU）
新华编程特战队
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概述门控循环单元 （GRU） 是一种循环神经网络 （RNN） 架构类型。与其他 RNN 一样，GRU 可以处理时间序列、自然语言和语音等顺序数据。GRU 与其他 RNN 架构（例如长短期记忆 （LSTM） 网络）之间的主要区别在于网络如何处理。先决条件介绍从上面的句子中我们可以看出，相互影响的单词可以相距更远。例如，“自行车”和“骑自行车”密切相关，但在句子中相距甚远。RNN 网络发现很难在如此长的上下文中跟踪状态。它需要找出哪些信息是重要的。然而，GRU单元大大缓解了这个问题。
GRU(门控循环单元)，易懂。
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Michale_L的博客
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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
LLM架构解析：门控循环单元（GRU）（第三部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索
最新发布
硅基创想家的博客
04-03 972
**摘要**：该博客详细介绍了门控循环单元（GRUs）。首先指出它由Cho等人于2014年提出，用于解决RNN的梯度消失问题，且结构比LSTM更简化。接着阐述了GRU的两个关键门（更新门和重置门）的工作原理，并给出Python实现代码。随后分析其优缺点，在处理序列数据上表现出色，但长期记忆和复杂模式捕捉能力稍弱。最后对比GRU与LSTM的适用场景，为实际应用中的模型选择提供参考。
机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践
qq_45831510的博客
02-16 2755
本文介绍了门控循环单元（GRU）模型的数学原理、代码实现和应用实例。首先，文章详细解释了GRU模型中的重置门和更新门的作用，以及如何使用这些门来控制隐藏状态的更新。接着，通过pytorch和sklearn的房价数据集，展示了如何使用GRU模型进行训练和预测。在实验中，我们发现GRU模型能够有效地捕捉数据集中的模式，并取得了良好的预测效果。
4.5.门控循环单元GRU
shiki217_的博客
08-06 1829
​ 对于一个序列，不是每个观察值都是同等重要的，可能会遇到一下几种情况：早期观测值对预测所有未来观测值都具有非常重要的意义。考虑极端情况，第一个观测值包含一个校验和，目的是在序列的末尾辨别校验和事否正确，我们希望有某些机制在一个记忆元里存储重要的早期信息。如果没有这样的机制，我们将不得不给这个观测值指定一个非常大的梯度。一些词元没有相关的观测值在对网页内容进行情感分析时，可能一些辅助的HTML代码与网页传达的情绪无关，我们希望有一些机制来跳过隐状态中的此类词元序列的各个部分存在逻辑中断。
深度学习之门控循环单元(GRU)
weixin_72776924的博客
01-03 569
GRU与普通的循环神经网络之间的关键区别在于： 前者支持隐状态的门控。这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态， 以及应该何时重置隐状态。GRU能够在较长的时间跨度内保持信息，并有效捕捉长期依赖关系。GRU引入了门控机制（如更新门和重置门），这些机制帮助网络选择性地保留或者遗忘信息，使得梯度能够在长序列中保持稳定，从而解决了梯度消失和梯度爆炸问题。GRU是一种具有门控机制的循环神经网络结构，能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。它通过重置门和更新门的配合，使得网络能够决定何时记忆和何时遗忘信息。
【深度学习】门控循环单元
大雨淅淅的博客
12-22 941
门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是循环神经网络（RNN）的一种变体，旨在解决标准RNN中的梯度消失或爆炸问题，同时保留序列的长期信息。GRU由Cho等人在2014年提出，其设计灵感来源于长短时记忆网络（LSTM），但结构更为简单。
探索 GRU：深度学习中门控循环单元的魅力（包含详细的完整的程序和数据）
10-07
适用人群：具有一定编程经验并且想要掌握使用GRU完成时间序列数据分析的机器学习开发者或研究人员。 使用场景及目标：学习使用PyTorch开发工具建立基于GRU的模型，对如股市涨跌趋势预测或其他连续数值变化趋势预测等...
GRU结构为什么可以防止梯度消失
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02-16 1956
目录whatwhy what 所谓防止梯度消失，其实就是防止时间距离过大的两层神经元的参数w之间的联系过少，即dWj/dWid_{W_{j}}/d_{W_{i}}dWj​​/dWi​​过小，j和i的距离很大。 why 我们先看原始的RNN结构，从多对多的例子来看： 对w进行合并之后就是： 再看使用GRU之后的表达式： 我们可以看到，差别就是r和z的出现，**r是重置门，决定遗忘先前信息的程度。z是更新门，它决定了要忘记哪些信息以及哪些新信息需要被添加。**在添加这两个门之前，我们是完全接受hth
彻底看懂RNN，LSTM，GRU，用数学原理解释梯度消失或者梯度爆炸
qq_50974223的博客
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Recurrent Neutral Network 章节 RNN概述 LSTM GRU 梯度困区 Seq2Seq模型 何去何从 模型之外 RNN概述 为什么它叫做递归神经网络呢？与其他网络有何不同？接下来用简单例子阐述： 这是比较简单的示意图，比如说一个网络只有一层，那么，那一层代表的函数方法就是这个网络实际对输入所起的作用，即Y = Funtion(X)，我们实际上想找出那个function它究竟是什么。 可以从下图看出，RNN得到一个输出不仅仅靠输入的X，同时还依赖于h，h在RNN中被叫做cell
门控循环单元网络(GRU)在计算机视觉中的应用：基于深度学习模型的
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作者：禅与计算机程序设计艺术 《门控循环单元网络(GRU)在计算机视觉中的应用：基于深度学习模型的》 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着计算机视觉领域的快速发展，深度学习模型已经在许多任务中取得了显著的成果。但是，为了提高模型的性能，仍需要考虑一
【深度学习笔记】6_7 门控循环单元（GRU）
RIKI_1
03-09 1868
下面的代码定义隐藏状态初始化函数。同6.4节（循环神经网络的从零开始实现）中定义的函数一样，它返回由一个形状为(批量大小, 隐藏单元个数)的值为0的Tensor组成的元组。下面根据门控循环单元的计算表达式定义模型。H, = state。
什么是门控循环单元？
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本文详细介绍了门控循环单元GRU的基本概念及核心算法，并给出了python实现的示例。
动手学深度学习（三十九）——门控循环单元GRU
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文章目录门控循环单元（GRU）一、门控隐藏状态1.1 重置门和更新门1.2候选隐藏状态1.3 隐藏状态二、从零实现GRU2.1 初始化模型参数2.2 定义模型2.3 训练与预测2.4 简洁实现三、小结四、练习 再次声明：本文主要参考李沐老师B站动手学深度学习课程进行笔记整理和代码复现。如果需要看视频，可以click。感谢沐神的分享!!! 门控循环单元（GRU）   我们想想对于一个序列而言，有的早期观测值对所有的未来观测值都非常有用，有的观测值对所有的未来预测都没有用，或者说有的序列各个部分之间有逻辑中断。
GRU:门控循环单元
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GRU:门控循环单元
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LSTM(Long short-term memory)是一种在深度学习中广泛使用的RNN结构，擅长捕捉长期的依赖关系，适合序列预测。（为什么能捕捉长期依赖关系？和传统的神经网络不同，LSTM包含反馈连接，（带来的好处是）能够处理全部的数据序列，而不是单个的数据点，使得在时间序列、文本、话音等序列数据中有较强的性能。
深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）
牛肉胡辣汤
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门控循环单元是一种特殊的循环神经网络（RNN）单元，用于处理序列数据。它通过引入门机制来控制信息的流，提高了模型的记忆能力和表达能力。具体来说，GRU由两个门控函数和一个更新门组成，可以对隐藏状态进行有效的更新。在GRU中，输入门控函数控制新信息的流入，更新门控函数控制旧信息的保留。通过这两个门控函数的协同作用，GRU能够根据序列信息有效地更新隐藏状态。隐藏状态的不断更新有助于模型对序列数据的长期依赖关系进行建模。# 定义模型参数input_dim = 100 # 输入维度。
Python实现GRU门控循环单元时间序列预测（附数据）
GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是深度学习中用于处理序列数据的一种循环神经网络(RNN)结构。GRU的设计目的是为了解决传统RNN在长序列数据上的梯度消失或梯度爆炸问题。GRU通过引入“更新门”和“重置门...
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