GRU网络简介

最新推荐文章于 2025-05-10 14:10:21 发布

猿心不灭

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分类专栏： Computer View 文章标签：算法 python 深度学习 tensorflow GRU

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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h_t-1和现在信息h`_t，现在信息是过去信息h_t-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h_t值了。公式如下：

更新门：z_t = α(W_z[h_t-1, x_t])
重置门：r_t = α(W_r[h_t-1, x_t])
记忆体：h_t = (1-z_t) * h_t-1 + z_t * h`_t
候选隐藏层：h`_t = tanh(W[r_t * h_t-1, x_t])

二：Tensorflow描述GRU层

tf.keras.layers.GRU(记忆体个数，return_sequences=是否返回输出)
# return_sequences = True  各时间步输出ht
# return_sequendes = False  仅最后时间步输出ht
# 一般最后一层用False，中间层用True

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门控循环单元网络(GRU)在自然语言处理中的应用

AI天才研究院

07-25

3354

作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介自然语言处理（NLP）是人类认知的一项重要技能，它涉及到对文本数据进行处理、提取信息并对其做出回应。传统上，文本分析方法使用基于统计模式的算法，如TF-IDF、朴素贝叶斯等，但这些方法往往忽略了语言结构、上下文、语法和语义，难以处理复杂文本。为了解决这个问题，研究

深入理解GRU网络

CyberLynxO的博客

08-15

709

GRU的核心思想在于利用更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）来控制信息的更新和遗忘。通过这种方式，GRU可以根据当前输入和过去的状态，灵活地控制信息的流动，使得网络能够更好地建模长期依赖关系。GRU网络作为一种改进型的循环神经网络，通过引入更新门和重置门，成功解决了传统RNN中长序列训练的难题。通过深入理解GRU网络的原理和结构，我们可以更好地应用和调优这一网络模型，提升深度学习任务的性能。以上是关于GRU网络的详细解释以及一个基本实现的源代码示例，希望对您有所帮助。

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GRU网络

maelee的博客

06-17

432

补充博客指路： https://blog.youkuaiyun.com/qq_38147421/article/details/107694477?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165547103016780357296333%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=165547103016780357296333&biz_id=0&

GRU简介

最新发布

weixin_68114439的博客

05-10

603

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。

（简洁）GRU网络

qq_43703185的博客

09-07

2151

原文链接：https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9376021.html 1、GRU概述　　GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。　　在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值。而在GRU模型中只有两个门：分别是更新门和重置门。具体结构如下

GRU--详解

GDHBFTGGG的博客

10-10

2911

# 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。

GRU网络的门控机制详解

GRU网络简介 GRU（Gated Recurrent Unit）网络是一种常用的循环神经网络（RNN）结构，具有门控机制来控制信息的流动。在本章节中，我们将介绍GRU网络的背景、结构概述，并与其他循环神经网络进行比较。 # 2. 门控...

Python用GRU神经网络模型预测比特币价格时间序列数据2案例可视化|附代码数据...

拓端研究室TRL

06-04

870

全文链接:https://tecdat.cn/?p=36389门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）类型，旨在有效地捕获序列数据中的长期依赖关系。它是传统RNN的扩展，与长短期记忆（LSTM）网络具有相似性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频我们将简要了解GRU模型以及如何帮助客户在PyThon中使用GRU实现序列数据预测。GRU简介GRU背后的核心思想是解决梯度消失问题...

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神经网络

lijf2001的博客

07-26

2526

通过重置门与更新门，GRU神经网络能够更好地记录历史信息。

【神经网络】GRU

Dong_ZH的博客

02-27

3万+

GRU（Gate Recurrent Unit）门控循环单元，是循环神经网络（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比，GRU内部的网络架构较为简单。

GRU网络介绍

xiqiyanyan_yi的博客

08-28

457

1. **更新门（Update Gate）**：这是GRU中的主要门控机制，控制着过去记忆状态和当前输入之间的权衡。2. **重置门（Reset Gate）**：在GRU中，还存在一个可选的重置门，用于控制是否忽略过去的信息。3. **隐藏状态（Hidden State）**：GRU的隐藏状态是通过将更新门应用于过去的隐藏状态和重置门应用于过去的输入来计算的。GRU于2014年由Cho等人提出，它在循环神经网络的门控机制上进行了修改，以提供更好的性能和更快的训练。# 使用训练好的模型进行预测。

深度学习之GRU网络

fu6543210的博客

06-02

3914

1、GRU概述　　GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。　　在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值。而在GRU模型中只有两个门：分别是更新门和重置门。具体结构如下图所示：　　　　　　图中的...