LSTM、GRU详细介绍

最新推荐文章于 2025-07-16 22:25:42 发布
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参考博文：
[1] https://blog.youkuaiyun.com/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/82922386

基于LSTM GRU RNN的交通流量预测-完整数据代码
12-07 635
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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。
GRU与LSTM总结
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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
GRU网络详解
weixin_68114439的博客
05-10 991
GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是一种循环神经网络（RNN）的变体，由Cho等人于2014年提出，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，同时比LSTM（长短期记忆网络）结构更简单。
GRU简介
筱筱思的博客
04-28 7万+
循环神经网络的隐含层变量梯度可能出现衰减或爆炸，虽然梯度裁剪可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。 门控循环神经网络（gated recurrent neural network）是为了更好地捕捉时序数据中间隔较大的依赖关系,门控循环单元（gated recurrent unit, GRU)是一种常用的门控循环神经网络。 GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络的一种。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
GRU网络简介
weixin_46297209的博客
03-22 2521
GRU网络 一：GRU简介 ​ GRU玩咯是对LSTM网络的简化，GRU使记忆体ht融合了长期记忆和短期记忆，ht包含了过去信息ht-1和现在信息h`t，现在信息是过去信息ht-1过重置门与当前输入共同决定，两个门限的取值范围也是0到1之间。前向传播时，直接使用这个记忆体更新公式就可以算出每个时刻的ht值了。公式如下： 更新门：zt = α(Wz[ht-1, xt]) 重置门：rt = α(Wr[ht-1, xt]) 记忆体：ht = (1-zt) * ht-1 + zt * h`t 候选隐藏层：h`t
LSTM/GRU-讲得非常细致
weixin_34234829的博客
01-14 519
Understanding LSTM Networks http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ Posted on August 27, 2015 Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking ...
NASA和CALCE 锂电池数据集基于Pytorch的RNN LSTM GRU 寿命预测源码+说明文档
06-05
NASA和CALCE 锂电池数据集基于Pytorch的RNN LSTM GRU 寿命预测源码+说明文档NASA和CALCE 锂电池数据集基于Pytorch的RNN LSTM GRU 寿命预测源码+说明文档NASA和CALCE 锂电池数据集基于Pytorch的RNN LSTM GRU 寿命预测...
LSTM GRU Tensorflow2
05-02
LSTM GRU神经网络单变量预测
深度学习--几种常见的循环神经网络视频教学（RNN+LSTM+GRU）
06-10
深度学习的顶级循环神经网络的工作方式包括 LSTM、GRU 和 RNN. 循环神经网络(RNN)在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种。该视频课程内容主要分为三大...
基于Python实现LSTM、GRU、BiLSTM预测股票价格比较研究（源码+数据+说明文档）.rar
03-27
资源内容：基于LSTM、GRU、BiLSTM预测股票价格比较的Python仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：工科生、数学专业、算法等方向学习...
GRU--详解
GDHBFTGGG的博客
10-10 3023
​# 超参数output_size = input_size # 输出大小和输入大小相同，都是字符集大小​​# 损失函数和优化器GRU 是一种强大的循环神经网络架构，在处理序列数据（如文本生成、语言模型等）时非常有效。其结构相比 LSTM 简化了门控机制，但仍能有效捕捉长时间依赖。通过PyTorch等框架，可以快速构建并训练GRU模型，并应用于诸如文本生成等任务。
LSTM模型
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04-26 721
LSTM模型
GRU算法详解
woshiliulei0的专栏
05-29 2万+
一、原因 前面我们讲了一种普通的LSTM，事实上LSTM存在很多变体，许多论文中的LSTM都或多或少的不太一样。在众多的LSTM变体中，GRU (Gated Recurrent Unit)也许是最成功的一种。它对LSTM做了很多简化，同时却保持着和LSTM相同的效果。因此，GRU最近变得越来越流行。 二、定义 ...
循环神经网络的变体模型-LSTM、GRU
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简单介绍相关循环神经网络的变体模型-LSTM和GRU
LSTM和GRU介绍
weixin_44023658的博客
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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
自然语言处理之LSTM、GRU
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自然语言处理之LSTM一级目录二级目录三级目录 一级目录 二级目录 三级目录
理解LSTM和GRU
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LSTM GRU
NLP：LSTM和GRU分享
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07-16 1924
前言：前面文章分享了传统RNN，此次分享传统RNN变体：LSTM和GRU。
LSTM GRU
03-24
### LSTM与GRU的对比分析 #### 性能表现 在实际应用中，可以观察到LSTM和GRU之间的差异相对较小，但在某些特定场景下，这两种模型的表现会有所不同。例如，在处理复杂的序列数据时，两者通常优于传统的基于`tanh`...
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