【GRU网络结构解析】【BPTT训练公式】【前/反向传播方向】

最新推荐文章于 2025-06-05 16:21:59 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_55601360/article/details/137350054

一、【GRU网络结构解析】

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：

二、【BPTT训练公式】

BPTT（Backpropagation Through Time，递归神经网络的反向传播算法）是一种用
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PyTorch笔记 - GRU(Gated Recurrent Unit)网络结构
AGI
08-17 1445
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。
GNN-图卷积模型-2015：GGNN【消息传递（前向传播）：聚合函数+更新函数】【更新函数：GRU】【训练更新函数的参数】
u013250861的博客
08-15 2219
图神经网络(GNN)：GGNN【门控图神经网络】
【机器学习300问】123、什么是GRU？GRU网络的基本结构是怎样的？
qq_39780701的博客
06-18 3044
什么是GRU？GRU网络的基本结构？GRU为何能缓解梯度消失？举个例子说明GRU的工作原理。
LSTM变种-GRU网络结构
yiyele的博客
06-12 4714
简介 GRU是LSTM的一种变体，其将忘记门和输入门合成了一个单一的更新门。同样还混合了细胞状态和隐藏状态，加诸其他一些改动。最终的模型比标准的 LSTM 模型要简单，是非常流行的变体。 使用LSTM的原因之一是解决RNN Deep Network的Gradient错误累积太多，以至于Gradient归零或者成为无穷大，所以无法继续进行优化的问题。GRU的构造更简单：比LSTM少一个gate，...
GRU神经网络
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suixinm的专栏
06-05 381
决定了上一时刻的隐藏状态有多少信息需要被更新为当前时刻的候选隐藏状态同样接收当前输入和上一时刻的隐藏状态，通过 Sigmoid 函数计算出一个介于 0 到 1 之间的值​。越接近 1，说明上一时刻的隐藏状态被更新的越多。结构复杂度：GRU 的结构相对 LSTM 更简单，它只有两个门控机制和一个隐藏状态，而 LSTM 有三个门控机制（输入门、遗忘门、输出门）和一个细胞状态，因此 GRU 的计算量相对较小，训练速度更快。这意味着当前隐藏状态是上一时刻隐藏状态和候选隐藏状态的加权组合，权重由更新门决定。
RNN,LSTM,GRU网络结构
pangxing6491的博客
08-23 492
https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9376021.html RNN,LSTM,GRU:https://blog.youkuaiyun.com/nxcxl88/article/details/52590500
时间序列预测（九）——门控循环单元网络（GRU）
qq_47885795的博客
10-22 3952
GRU是LSTM的简化版本，减少了门的数量，使得训练和推理速度更快。它在许多序列建模任务中表现良好，适用于时间序列预测、自然语言处理等领域。
脉冲神经网络入门指南（四）Training Spiking Neural Networks-反向传播方式【文献精读】
qq_22841387的博客
05-20 3333
Heaviside 算子Hx0ifx01ifx≥0Hx01​ifx0ifx≥0​它的作用是将输入信号根据某个阈值进行二值化处理。可以理解为一个开关，当输入信号达到或超过某个阈值时，开关“打开”，输出1；否则开关“关闭”，输出0。在脉冲神经网络中，Heaviside 算子用于模拟神经元的发放行为。StHUt−θStHUt−θ其中UtU(t)Ut是膜电位，θ\thetaθ是发放阈值，StS(t)St是脉冲信号。
神经网络权值更新揭秘：深度解析反向传播算法原理
[神经网络权值更新揭秘：深度解析反向传播算法原理](https://www.jeremyjordan.me/content/images/2018/02/Screen-Shot-2018-02-24-at-11.47.09-AM.png) # 1. 神经网络的基本概念和架构 ## 1.1 神经网络的定义 神经...
25、神经网络的通用表示与训练方法
o4p5q6r7s的博客
05-18 10
本文详细介绍了深度神经网络（DNN）的通用表示与训练方法，从数学角度解析了神经网络的前向传播、损失函数、梯度下降和反向传播等核心概念。同时探讨了多种神经网络结构，如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、深度自编码器（DAE）和循环神经网络（RNN），并提供了其公式化表示和优化策略。此外还涵盖了高阶损失函数、权重衰减、动量方法等进阶内容，并展望了未来在无限维空间、不确定性和复杂网络结构上的研究方向。
BPTT（Backpropagation Through Time）算法
weixin_48136514的博客
09-14 1829
BPTT是一种用于递归神经网络（RNN）的训练算法，它通过将 RNN 在时间轴上展开，然后使用反向传播算法更新模型权重。尽管 BPTT 能够有效处理时间序列数据中的依赖性问题，但其计算复杂度较高，并且面临梯度消失和梯度爆炸问题。因此，BPTT 常结合 LSTM、GRU 和截断策略来提高训练效率和稳定性。
跟着问题学15——GRU网络结构详解及代码实战
weixin_42251091的博客
12-08 1665
隐藏层有T_seq个隐状态H_t（和输入序列长度相同），每个隐状态H_t类似于一个channel，对应着T_seq中的t时刻的输入特征；再来看一下序列T_seq和通道channel，RNN系列的序列T_seq是指一个连续的输入，比如一句话，一周的股票信息，而且这个序列是有时间先后顺序且互相关联的，而CNN系列的通道channel则是指不同角度的特征，比如彩色图像的RGB三色通道，过程中每个通道代表提取了每个方面的特征，不同通道之间是没有强相关性的，不过也可以进行融合。而越接近0则代表”遗忘“的越多。
***BPTT算法
u014765410的博客
03-21 461
参考：BPTT算法推导
（简洁）GRU网络
qq_43703185的博客
09-07 2160
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
时序图 循环_循环神经网络：BPTT算法、梯度消失、梯度爆炸
weixin_39585070的博客
11-23 642
符号定义和解释 首先说明这里的推导采用的符号如下图所示：其中： 是第 t 个时刻的输入 是第 t 个时刻隐藏层的状态 是第 t 个时刻的输出，比如如果我们想要预测下一个词是什么，那么可以认为 计算方式为 ，其中的函数 f 代表一个非线性函数，比如 tanh 或者 ReLU第 1 个时刻对应的输入 通常初始化为零向量 是循环神经网络的参数，所有时刻共享，这在很大程度上减少了参数数量如何理...
RNN里的BPTT算法
YQMind的博客
09-22 4001
这两天对RNN循环神经网络进行了学习，由一无所知到现在对什么是RNN以及它的前向传播和反向传播有了认识，尤其是BPTT算法的推导有些繁琐，但是推过一次后，对RNN反向传播求梯度的过程有了更清晰的认识。 下面是朴素的RNN循环神经网络图。 ![RNN网络图](http://img.blog.youkuaiyun.com/20170922105751767?watermark/2/text/aHR0cD
深度学习之GRU网络
披风秃头侠的博客
02-15 9131
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...
RNN BPTT算法推导
qq_14962179的博客
03-26 2734
BPTT(沿时反向传播算法)基本原理与BP算法一样，包含三个步骤： 前向计算每个神经元的输出值 反向计算每个神经元的误差项δjδ_jδj​,它是误差函数E对神经元j的加权输入netjnet_jnetj​的偏导数 计算每个权重的梯度 最后再用随机梯度下降算法更新权重 循环曾如图所示： 1.1前向计算 循环层的前向计算： 隐层：st=f(Uxt+Wst−1)s_t=f(Ux_t+Ws_{t-1})...
请你讲解一下循环神经网络
03-12
<think>嗯，用户想了解循环神经网络（RNN）的概念和工作原理。首先，我需要回顾一下RNN的基本定义，可能要从它与传统前馈神经网络的区别说起。根据引用[2]提到的，RNN是在全连接神经网络基础上增加了时序关系，所以应该强调它的循环结构，能够处理序列数据。 接下来要解释RNN的工作原理，可能需要介绍它的网络结构，尤其是隐藏层的状态传递。比如，每个时间步的输入不仅包括当前的输入，还有上一个时间步的隐藏状态。这样，信息可以在时间上传递，形成记忆。引用[3]里提到RNN的改进有双向和深层结构，但用户现在只需要基础原理，暂时不用深入这些改进。 用户可能想知道RNN如何处理时序数据，比如文本或时间序列。这里需要举例说明，比如语言模型预测下一个词，这时候每一步的输出都依赖于之前的信息。同时，得提到RNN的数学表达，比如用公式表示隐藏状态和输出的计算过程。根据系统指令，数学公式需要用$...$或$$...$$，所以得注意正确使用LaTeX格式。 然后，可能需要解释RNN的典型结构展开图，把循环结构展开成多个层，每个层对应一个时间步。这部分可以结合引用[3]中的网络结构部分，说明输入、隐藏层和输出之间的关系。 不过用户的问题可能还包括为什么RNN会出现梯度消失或爆炸的问题，以及常见的变体如LSTM和GRU。虽然用户没有直接问，但原理介绍中可能需要简要提及这些挑战和改进方法，以全面回答工作原理。例如，可以提到BPTT（随时间反向传播）算法在训练中的应用，以及长依赖问题导致梯度难以传递。 另外，引用[1]提到RNN源自霍普菲尔德网络，这点可能需要在历史背景中简要带过，但用户主要关注概念和工作原理，所以这部分可以简略。应用场景方面，引用[3]提到机器翻译、看图说话等，可以举例说明RNN的实际用途，加强理解。 最后，确保回答结构清晰，分点解释概念、工作原理、数学表达、挑战与应用，符合用户要求的“结构清晰，帮助用户逐步解决问题”。同时，生成的相关问题需要围绕RNN的延伸内容，如梯度问题、变体模型、应用场景等，这样用户如果有进一步兴趣可以自行探索。</think>### 循环神经网络（RNN）概念与原理分步解析 #### 1. **RNN是什么？** 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种专门处理**序列数据**的神经网络。与传统前馈神经网络（如CNN）不同，RNN通过引入**时序循环结构**，使网络能够记忆历史信息并影响当前输出，从而解决与时间或顺序相关的问题[^1][^2]。 #### 2. **核心思想：时序记忆** RNN的核心在于其**隐藏状态（hidden state）**，该状态会随时间步（time step）传递。例如： - 输入序列：$X = [x_1, x_2, ..., x_t]$ - 隐藏状态：$h_t = f(h_{t-1}, x_t)$，其中$f$为激活函数 - 输出：$y_t = g(h_t)$ 每个时间步的隐藏状态$h_t$既依赖当前输入$x_t$，也依赖前一步的状态$h_{t-1}$，形成循环[^3]。 #### 3. **数学表达** 以简单RNN为例，公式为： $$ h_t = \tanh(W_h h_{t-1} + W_x x_t + b_h) $$ $$ y_t = W_y h_t + b_y $$ 其中： - $W_h, W_x, W_y$为权重矩阵 - $b_h, b_y$为偏置项 - $\tanh$为激活函数（保证输出在$[-1,1]$之间） #### 4. **网络结构展开** 将循环结构按时间展开后，RNN可视为**共享参数的链式前馈网络**： ``` 时间步1：输入x₁ → 隐藏h₁ → 输出y₁ 时间步2：输入x₂ + h₁ → 隐藏h₂ → 输出y₂ ... 时间步t：输入xₜ + hₜ₋₁ → 隐藏hₜ → 输出yₜ ``` #### 5. **典型应用场景** - **自然语言处理**：文本生成、机器翻译 - **时间序列预测**：股票价格、天气数据 - **语音识别**：音频信号序列分析 #### 6. **RNN的挑战与改进** - **梯度消失/爆炸**：长序列训练时，梯度通过时间反向传播（BPTT）会指数级衰减或增长 - **改进模型**： - **LSTM**：引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门） - **GRU**：简化版LSTM，合并门控单元 #### 代码示例（简单RNN前向传播） ```python import numpy as np class SimpleRNN: def __init__(self, input_size, hidden_size): self.W_h = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) self.W_x = np.random.randn(hidden_size, input_size) self.b_h = np.zeros((hidden_size, 1)) def step(self, x, h_prev): h = np.tanh(self.W_h @ h_prev + self.W_x @ x + self.b_h) return h ```
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