极简说明 RNN LSTM GRU 结构和公式

还卿一钵无情泪

已于 2022-10-12 21:52:18 修改

阅读量474

点赞数

文章标签： rnn lstm gru

于 2022-10-12 21:51:38 首次发布

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48185819/article/details/127291059

版权

本文介绍了循环神经网络(RNN)的基本概念与结构，并详细解析了长短期记忆网络(LSTM)及门控循环单元(GRU)的工作原理。重点讨论了不同类型的门控机制及其激活函数的选择。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

RNN

u,v,w是为了展示所乘的矩阵不同，ht激活使用tanh

LSTM

ft、it、ot 激活使用 sigmoid ct激活使用tanh

GRU

GRU是LSTM的简单版本，合并内部自循环Cell与隐藏层hidden，合并遗忘门、输入门为更新门z，新增重置门r，删除输出门

zt、rt激活使用 sigmoid h~激活使用tanh

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。