【自然语言处理】| 门控循环神经⽹络 GRU

最新推荐文章于 2023-12-21 17:30:00 发布
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RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT），裁剪梯度只能缓解梯度爆炸，无法缓解梯度消失的问题。进而提出，

⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系

  推导公式 :   

• 重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；
• 更新⻔有助于捕捉时间序列⾥⻓期的依赖关系。

重置门和更新门

门控循环单元中的重置门和更新门的输⼊均为当前时间步输⼊X_t与上⼀时间步隐藏状态 ，输出由激活函数为sigmoid 函数的全连接层计算得到。
 

 

候选隐藏状态

 
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