什么是GRU (Gated Recurrent Unit)

最新推荐文章于 2025-04-26 19:10:28 发布
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#gru

博客围绕Gated Recurrent Unit(GRU)展开，虽内容简短，但聚焦这一信息技术领域概念。GRU在相关技术中有重要作用。
PyTorch笔记 - GRU(Gated Recurrent Unit)网络结构
AGI
08-17 1594
参数量：LSTM的0.75倍，计算量也是LSTM的0.75倍。，t-1为下标的，都是初始状态。
GRU(Gated recurrent unit)结构介绍
fangfanglovezhou的博客
01-18 9784
GRU结构概述 GRU(Gated recurrent unit)是RNN中的一种门机制单元，与LSTM类似，GRU有一个遗忘门（forget gate），但其没有输出门（output gate）。GRU在音乐模型、语音信号模型和NLP模型中的性能与LSTM类似，而且在一些小样本数据集表现出更有的性能。 GRU结构 GRU的结构如下图所示： 它只有两个门，对应输出更新门（update gate）向量:和重置门（reset gate）向量:，更新门负责控制上一时刻状态信息对当前时刻状态的影响，更新
算法学习笔记：门控循环单元（Gate Recurrent Unit)
weixin_61573157的博客
04-11 2169
2.1.1 GRU的整体结构（宏观上看）GRU的基本结构也是跟lstm一样的；1.在垂直于时间步方向上，每一个时间步都有一个BP网络，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收输入序列，隐藏层包含GRU单元，输出层输出预测结果。GRU单元的主要组成部分包括更新门（update gate）和输出门（output gate）。2。在平行于时间步方向上，包含在中间绿色的隐藏层中的GRU单元体，沿着时间步方向传递隐藏状态ht（就是平行于时间轴的那一堆五颜六色的线），从而传统历史信息。
GRU（Gated Recurrent）神经网络介绍及公式推导
07-08
GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络是LSTM 的一个变体，GRU 在保持了LSTM 的效果同时又使结构更加简单，是一种非常流行RNN 神经网络，它只有两个门了，分别为更新门t z 和重置门tr 。更新门控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，值越大前一时刻的状态信息带入越多。重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度，值越小说明忽略得越多。
门控循环单元（GRU）
永远相信美好的事情即将发生
03-31 6721
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。
【深度学习笔记】6_7 门控循环单元（GRU）
RIKI_1
03-09 1973
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。
Gated Recurrent Unit (GRU)
AcceptedLin的博客
07-20 3576
                               Gated Recurrent Unit (GRU) Outline                             Background                   GRU Network                   GRU vs. LSTM                   Experim...
GRU(Gated recurrent unit)
很吵请安静
06-13 7629
GRU(Gated recurrent unit) GRU是LSTM的简化版本，是LSTM的变体，它去除掉了细胞状态，使用隐藏状态来进行信息的传递。它只包含两个门：更新门和重置门 结构说明 GRU计算公式： 结合计算公式和上图，公式（1）2）分别是更新门个重置门，更新门的作用类似于 LSTM 中的遗忘门和输入门，它决定了要忘记哪些信息以及哪些新信息需要被添加，体现在公式（4）中。重置门用于决定...
门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）简介
qq_28791753的博客
11-18 1990
门控循环单元（GRU）是一种有效处理长序列数据的神经网络结构。它通过引入更新门和重置门来解决传统RNN中的问题，同时保持了相对简单的结构。在许多实际应用中，GRU展示了其强大的性能和计算效率，是处理序列数据的重要工具之一。
GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-26 1300
GRU是一种高效循环神经网络，通过更新门和重置门控制信息流动，有效捕捉长期依赖。相比传统RNN，GRU缓解了梯度消失问题；相比LSTM，GRU结构更简单，训练更快。GRU广泛应用于NLP、时间序列、语音处理等领域，是深度学习的重要工具。
Gated Recurrent Unit（GRU）
热门推荐
天泽28的专栏
02-24 1万+
Gated Recurrent Unit（GRU） 在上一篇博客里介绍了LSTM（Long Short-Term Memory），博客地址：LSTM（Long Short-Term Memory）。LSTM相比较最基本的RNN，在NLP的很多应用场景下都表现出了很好的性能，至今依然很常用。但是，LSTM存在一个问题，就是计算开销比较大，因为其内部结构相对复杂。GRU 也是为了旨在解决标准 RNN ...
Gated Recurrent Units (GRU)
韭菜地
08-31 3454
Illustration: update gate zt=σ(Wzxt+Uzht−1) z_t=\sigma(W^{z}x_t+U^{z}h_{t-1}) Update gate zz controls how much of past state should matter now. If zz close to 1, then we can copy information in
门控循环单元-GRU单元（Gated Recurrent Unit）
csdn_xmj的博客
06-24 2952
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 接下来我们将会学习门控循环单元（Gated Recurrent Unit），它改变了RNN的隐藏层，使其可以更好地捕捉深层连接，并改善了梯度消失问题，让我们看一看。 如上图的公式，在RNN的时间t处，计算激活值，把这个RNN的单元用图形表示（上图左）。输入（input）上一个时间步激活值a^和x^，并起来乘上权重项，在这个线性计算之后，经过激活函数g（这里是tanh激活函数）后，得到激活值a^，然后将激活值a^传入softmax单元，用于输出y^。这张图就是
门控循环单元（Gate Recurrent Unit，GRU）详细解释（带示例）
TEUTEU的博客
03-03 3263
和长短时记忆网络（LSTM）类似，门控循环单元（GRU）也是为了解决传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。GRU 由 Cho 等人在 2014 年提出，它在保留捕捉序列长期依赖能力的同时，简化了 LSTM 的结构，使得计算效率更高。
Gated Recurrent Unit(GRU)
Steve Wang's blog
01-16 3621
整理并翻译自吴恩达深度学习系列视频：序列模型第一周，有所详略。 Gated Recurrent Unit(GRU) Gated Recurrent Unit(GRU), which is a modification to the RNN hidden layer that makes it much better at capturing long range connections an...
深度学习笔记—— GRU（Gated Recurrent Unit）
haopinglianlian的博客
02-18 2045
本文详细介绍面试过程中可能遇到的GRU、Bi-RNN知识点。
【从零开始学习深度学习】35. 门控循环神经网络之门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）介绍、Pytorch实现GRU并进行训练预测
阿旭的博客
01-03 1545
【从零开始学习深度学习】35. 门控循环神经网络之门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）介绍、Pytorch实现GRU并进行训练预测
Gated recurrent units (GRU)
weixin_42596246的博客
01-07 419
Gated recurrent units(GRU)是一种用于处理序列数据的循环神经网络模型。它的结构类似于长短期记忆(LSTM)，但是比 LSTM 更简单，因此也比较容易训练。GRU 使用了两个“门”来控制信息的流动：一个是“更新门”，控制上一时刻信息的流动；另一个是“重置门”，控制上一时刻信息被舍弃的程度。这两个门都是由神经网络来决定的。GRU 在自然语言处理领域中非常流行，因为它能够很好地捕...
gated recurrent unit
03-16
门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，它通过引入门控机制来解决长期依赖问题。GRU的结构比传统的RNN更加简单，只有两个门控单元：重置门和更新门...
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