3.GRU

最新推荐文章于 2025-06-30 20:55:23 发布
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#GRU #深度学习

GRU（Gated Recurrent Unit）

一、GRU简述

    GRU是LSTM的一个变体，其合并了LSTM的输入门和遗忘门，并且合并了记忆状态和隐藏状态。在GRU中除了贯穿于整个状态的隐藏状态外，只有更新门和重置门。因此GRU参数上比LSTM少很多，并且训练速度也比LSTM快。

二、具体结构

三、结构模块解析

    3.1、更新门：控制前一时刻的隐藏状态被带入到当前状态的程度。更新门值越大，表示前一状态信息带入的越多。

    3.2、重置门：控制前一状态有多少信息是被写入到当前的隐藏状态和输出上的。重置门值越大，表示前一状态信息被写入的就越少。

四、前向传播

    其中rt为更新门，rt是得到0-1范围之间的数，因此该值越大，选择要上一状态的信息被带入到该状态的信息就越多。
    zt为重置门。1 - Zt表示要保留的上一阶段隐藏状态的信息量，Zt越大，表示保留的上一状态保留的信息量就越少。

五、LSTM于GRU的对比

【Pytorch实用教程】Pytorch中nn.RNNBase、nn.RNN、nn.LSTM、nn.GRU、nn.RNNCell、nn.LSTMCell、nn.GRUCell介绍、用法详解
若北辰
08-13 813
nn.RNNBase是 PyTorch 中所有循环神经网络（RNN）类的基础类。这个类提供了一些基本的功能和接口，供具体的 RNN 实现（如nn.RNNnn.LSTMnn.GRU）继承和使用。nn.RNN是最基础的循环神经网络类，继承自nn.RNNBase。它使用 tanh 或 relu 作为激活函数。nn.LSTM是一种改进的循环神经网络，用于解决普通 RNN 在长时间序列数据中容易出现的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM 通过引入输入门遗忘门和输出门。
Pytorch GRU(详解GRU+torch.nn.GRU()实现)
优快云1HAO的博客
06-16 9839
pytorch GRU 一、GRU简介 图中的和分别表示更新门和重置门。更新门用于控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，更新门的值越大说明前一时刻的状态信息带入越多。重置门控制前一状态有多少信息被写入到当前的候选集上，重置门越小，前一状态的信息被写入的越少。 具体计算公式 二、GRU简介2 可以将GRU看成一个基本的神经单元；每个GRU单元输入为、，输出为、；具体见下图： 三、pytorch GRU 3.1 定义GRU () torch.nn....
门控循环单元（GRU）
永远相信美好的事情即将发生
03-31 6445
门控循环神经网络可以更好地捕获时间步距离很长的序列上的依赖关系。重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系。更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。重置门打开时，门控循环单元包含基本循环神经网络；更新门打开时，门控循环单元可以跳过子序列。
GRU的输入和输出
junjian Li
12-07 3897
1. GRU GRU和LSTM一样，是为了解决长期记忆和反向传播中梯度的问题而提出来的。 在很多时间，GRU和LSTM的性能是差不多的，但是我们通常会使用GRU呢，是因为GRU更容易训练。 2. GRU的输入和输出 1.GRU的输入输出结构和普通的LSTM差不多 有一个当前的输入xt，和上一个节点传递下来的隐状态ht-1，这个隐状态包含了之前节点的相关信息。 结合xt和ht-1， GRU可以得到当前的隐藏结点的输出yt和传递给下一个节点的隐状态ht， ...
门控循环单元（GRU）：LSTM 的轻量级高效 “记忆专家”
最新发布
LNNNNNNNNLLLL的博客
06-30 517
GRU 就像是神经网络领域里的 “精简版记忆大师”，它继承了 LSTM 处理长序列数据的优势，同时以更简洁的结构和更高的训练效率脱颖而出。GRU 对 LSTM 进行了简化，将遗忘门和输入门合并为一个更新门，同时将细胞状态和隐藏状态进行了合并，使得模型的参数更少、结构更简单，训练速度更快，并且在很多任务上能够取得与 LSTM 相当的效果。门控循环单元（GRU）用精简的结构和高效的运作，证明了在神经网络的世界里，“轻装上阵” 同样可以成为优秀的 “记忆专家”。二、GRU 的结构：双门控的高效运作​。
torch.nn.GRU的输入及输出示例
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jiuweideqixu的博客
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我们有时会看到GRU中输入的参数有时是一个，但是有时又有两个。这难免会让人们感到疑惑，那么这些参数到底是什么呢。 一、输入到GRU的参数 输入的参数有两个，分别是input和h_0。 Inputs: input, h_0 ①input的shape The shape of input:(seq_len, batch, input_size) : tensor containing the feature of the input sequence. The input can also be a packe
GRU(Gated Recurrent Unit) 更新过程推导及简单代码实现
weixin_33849215的博客
11-17 920
GRU(Gated Recurrent Unit) 更新过程推导及简单代码实现RNN GRU matlab codesRNN网络考虑到了具有时间数列的样本数据，但是RNN仍存在着一些问题，比如随着时间的推移，RNN单元就失去了对很久之前信息的保存和处理的能力，而且存在着gradient vanishing问题。 所以有些特殊类型的RNN网络相继被提出，比如LSTM(long short ter...
NLP-GRU
xu624735206的博客
04-11 1885
NLP-GRU一、GRU概念二、分布拆解1、更新门、重置门2、候选隐藏状态3、隐藏状态三、总结 一、GRU概念 GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构，它也是传统RNN的变体，能够有效捕捉长序列之间的语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象。 它的核心结构可以分为两个部分：更新门、重置门。 更新门：能够关注的机制 重置门：能够遗忘的机制 二、分布拆解 1、更新门、重置门 下图描绘了门控循环单元中的重置⻔和更新⻔的输⼊，输⼊是由当前时间步的输⼊和前⼀时间步的隐状态给出。两个⻔的输出
torch.nn.GRU介绍
qq_27390023的博客
12-29 775
是 PyTorch 提供的一种循环神经网络（RNN）模块，与 LSTM 类似，但结构更简单。GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）通过较少的门控机制减少了计算复杂度，同时仍能有效解决标准 RNN 中的梯度消失问题。
1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释
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3. VAR (Vector Autoregression): 用于多变量时间序列数据的预测，基于自回归模型，能够捕捉变量之间的相互依赖关系。 4. Auto-ARIMA: 自动选择ARIMA模型的参数，通过对多个模型进行评估和选择来实现自动化。 5. ...
Keras学习：07.GRU讲解及实践
睡前人工智能共享实验室
07-20 752
介绍 GRU(Gated Recurrent Unit)是由Cho, et al. (2014) 提出，是LSTM的一种变体。GRU的结构与LSTM很相似，LSTM有三个门，而GRU只有两个门且没有细胞状态，简化了LSTM的结构。而且在许多情况下，GRU与LSTM有同样出色的结果。GRU有更少的参数，因此相对容易训练且过拟合问题要轻一点。 一、GRU原理讲解 下图展示了GRU的网络结构，GRU的网络结构和LSTM的网络结构很相似，LSTM中含有三个门结构和细胞状态，而GRU只有两个门结构：更新...
GRU-门控循环单元
JM的博客
06-04 751
GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。相比LSTM，使用GRU能够达到相当的效果，并且相比之下更容易进行训练，能够很大程度上提高训练效率，因此很多时候会更倾向于使用GRU。
门控循环单元（GRU）学习笔记
azc190928的博客
02-21 2328
GRU原理 GRU是LSTM网络的一种变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好。GRU 有两个门，一个是重置门（reset gate），另一个是更新门（update gate）。重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合，更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。如果我们将重置门设置为 1，更新门设置为 0，那么我们将再次获得标准 RNN 模型。 我们先来看下两个门的输出：Rt=σ(XtWxr+Ht−1Whr+br)R_t=\sigma(X_tW_{xr}+H_{t-1}W_{hr}+b_
GRU 和 LSTM 的对比
ywm_up
08-10 1万+
GRU 和 LSTM 的对比 GRU是LSTM变动较大的变体 LSTM能够解决循环神经网络因长期依赖带来的梯度消失和梯度爆炸问题，但是LSTM有三个不同的门，参数较多，训练起来比较困难。GRU只含有两个门控结构，且在超参数全部调优的情况下，二者性能相当，但是GRU结构更为简单，训练样本较少，易实现。 GRU在LSTM的基础上主要做出了两点改变： GRU只有两个门。GRU将LSTM中的输入门和遗忘门合二为一，称为更新门（update gate），下图中的z(t)，控制前边记忆信息能够继续保留到当前时刻
LSTM和GRU的区别
xw555666的博客
12-22 2960
在实践中，选择使用LSTM还是GRU通常取决于具体的任务和数据集。但在某些情况下，GRU可能具有更好的性能和更快的训练速度。在一些资源有限或数据较小的情况下，GRU可能是一个更实用的选择。LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）都是循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题，使网络能够更好地处理长期依赖关系。总体而言，选择使用LSTM还是GRU通常取决于具体的任务和数据集。
自己动手做 chatgpt:seq2seq翻译模型中GRU模块的原理和数据预处理
tyler_download的专栏
12-24 817
本文给出了自然语言处理早期用于做机器翻译的 seq2seq 模型中 GRU 模块的原理，以及给出数据预处理的步骤
深度学习 《LSTM和GRU模型》
qq_29367075的博客
10-08 1743
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
nn.GRUCell
02-03
此函数接收两个张量作为输入：一个是当前时刻的输入数据 \(x_t\) ，另一个是前一时刻的隐含状态 \(h_{t-1}\)，返回的是新的隐含状态 \(h_t\)[^3]。 #### 实际应用案例 下面是一个简单的例子来展示如何创建和使用 ...
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