LSTM、GRU详细介绍

最新推荐文章于 2025-10-25 21:04:23 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
12-07 783
基于LSTM GRU RNN的交通流量预测-完整数据代码
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。
【神经网络】图解LSTM和GRU
Code · Cloud · Think · Repeat
07-18 8435
循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）受到短期记忆的影响。如果一个序列足够长，就很难将早期产生的信息带到后续的步骤中来。因此，如果试图处理一段文字来做预测，RNN可能会从一开始就遗漏了重要信息。
长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）详解
最新发布
weixin_70530563的博客
10-25 1239
普通循环神经网络（RNN）因「梯度消失/爆炸」问题难以处理长序列（如超过100个时间步的文本、语音）。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）通过门控机制解决这一问题，成为处理序列数据的核心模型。本文从原理、结构、实现到应用全面解析，适合作为学习笔记或技术博客。LSTM结构更复杂但记忆能力更强，适合超长序列和高精度需求；GRU简化高效，适合中等长度序列和资源受限场景。实际应用中，建议先尝试GRU（开发速度快），若性能不足再换LSTM；同时结合双向结构和注意力机制进一步提升效果。
一份详细的LSTM和GRU图解，原理+实战讲解
2401_83621095的博客
03-22 1621
不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~给大家准备的学习资料包括但不限于：Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件python 零基础视频教程Python 界面开发实战教程Python 爬虫实战教程Python 数据分析实战教程python 游戏开发实战教程Python 电子书100本。
GRU与LSTM总结
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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
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
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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...
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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
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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网络简介
weixin_46297209的博客
03-22 2617
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
01-14 536
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 ...
GRU--详解
GDHBFTGGG的博客
10-10 3182
​# 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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主要介绍LSTM的结构与数学计算原理
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
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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
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`激活函数的方法[^1]。 #### 收敛速度与训练效率 关于收敛时间和所需迭代次数（epochs），研究表明GRU可能具有一定的优势。它往往能够更快地达到理想的性能水平，这意味着其计算资源消耗可能会低于LSTM。 #### 复杂性和可解释性 尽管LSTM和GRU在网络结构设计上有一定简化程度的不同，但它们本质上仍然属于较为复杂的神经网络架构之一。这种复杂性也意味着这些模型对于外部来说是一个“黑箱”，难以被轻易理解和逆向工程[^3]。 #### 应用领域中的效果评估 从语义分割以及其他深度学习技术的应用角度来看，无论是采用哪种门控机制的设计方案——即LSTM还是GRU, 它们都能有效应对长时间跨度内的信息保留需求，并且各自都有成功的案例展示出了良好的泛化能力[^2]. ```python import torch.nn as nn class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out class GRUModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(GRUModel, self).__init__() self.gru = nn.GRU(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.gru(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out ``` 上述代码分别定义了一个简单的LSTM模型和一个GRU模型，展示了两种不同类型的循环单元如何集成到PyTorch框架下的神经网络之中。
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