LSTM 和 GRU

最新推荐文章于 2025-06-20 18:30:51 发布
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#人工智能 #神经网络 #LSTM #GRU

在RNN应用，如自然语言处理中，由于输入语句的长度和语法原因，语句最末尾的内容可能由最开始内容决定，如单复数、时态问题等，两者之间相隔较远的距离，导致梯度下降或其他优化算法很难调整参数来影响最开始的位置，这就是神经网络中常提到的Vanishing Gradients问题。如下例所示：
The cat, which already ate a lot of food, was full.
The cats, which already ate a lot of food, were full.
在以上两个语句中，末尾的was/were由最开始的cat/cats决定，但是两者相聚较远的距离，这就会引起Vanishing Gradients问题，梯度下降算法很难根据was/were处的损失函数，反过来影响最开始位置的权值。我们可以使用GRU或LSTM算法解决这一问题。

GRU

GRU (Gated Recurrent Unit)是解决RNN中长依赖、Vanishing Gradients的有效方法之一，以下是GRU的运算公式：
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LSTM

LSTM (Long Short-Term Memory)长短期记忆网络，也是解决RNN中长依赖、Vanishing Gradients的有效方法之一，以下是LSTM的运算公式
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基于LSTM和GRU的深度学习模型实现及其应用
qq_38334677的博客
06-11 1262
递归神经网络是一种用于处理序列数据的神经网络，其特点是具有循环连接，能够记住序列中的历史信息。然而，传统的RNN在处理长序列时会出现梯度消失或梯度爆炸问题，从而导致模型难以训练。
LSTM和GRU在序列建模中的应用
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04-05 923
LSTM和GRU在序列建模中的应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在自然语言处理、语音识别、图像识别等领域取得了巨大成功。其中,循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)作为一类重要
GRU与LSTM
qq_51201142的博客
11-20 742
LSTM和RNN主要的不同是使用了信息传输带（Ct），使得信息非常容易输入到下一时刻，以便当前节点决定对历史信息的保留程度，这样就有了更长的记忆。而且LSTM的表现总是比纯RNN好，所以想用RNN时就用LSTM，大概率没错。这里还有一个点要注意，对LSTM使用Dropout方法很大可能效果并不会好，因为对于一般的LSTM网络，在LSTM层的参数数量相对于输出端embding层来说，往往很少，可能时几个数量级的差距。
LSTM+GRU原理加实现
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04-19 3371
LSTM,GRU,BPTT
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Saphon的博客
08-03 775
LSTM：三个门 - 遗忘门、输入门、输出门 门可以理解为mask，用来过滤筛选信息。 单次输入、细胞状态、单次输出，均是列向量。即总的输入是一连串的列向量。 解释：除去最右边的蓝色tanh，其他每一个激活函数图标，都代表着 f(Wx+b) 即激活一个线性运算。三个门共四个要激活的线性运算，代表着四对可训练的矩阵W和截距b。这四对参数才是LSTM训练过程中真正在训练的东西。由于细胞状态c与隐状态...
【深度学习解惑】 GRU与LSTM的区别是什么？如何选择？
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
06-20 792
GRU与LSTM的区别是什么？如何选择？
GRU和LSTM
qq_40887371的博客
04-05 5317
GRU和LSTM LSTM与GRU的存在是为了解决简单RNN面临的长期依赖问题（由于反向传播存在的梯度消失或爆炸问题，简单RNN很难建模长距离的依赖关系），一种比较有效的方案是在RNN基础上引入门控机制来控制信息的传播。 更通俗地说,比如很长一句话,靠后的某个词和靠前的某个词存在某种关联,简单RNN模型很难把这个靠前的这个词的信息传递到后面 GRU门控循环单元 他能够让你可以在序列中学习非常深的连接 GRU相当于LSTM的简化版 基本原理 引入两个信息控制门 Γu=σ(ωu[c⟨t−1⟩,
Pytorch实现LSTM和GRU示例
09-18
在本文中，我们将深入探讨如何使用PyTorch库实现LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）这两种循环神经网络（RNN）的变体。这两种模型都是为了解决传统RNN在处理长序列时可能出现的梯度消失或爆炸问题，从而更...
深入理解 RNN、LSTM 和 GRU：结构、参数与应用
qq_34941290的博客
11-13 1249
在深度学习领域，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是处理序列数据的核心模型。它们在自然语言处理、时间序列预测、语音识别等任务中发挥着重要作用。RNN 是一种用于处理序列数据的神经网络架构。它通过循环连接将前一时间步的输出作为当前时间步的输入，从而能够记住之前的输入信息。RNN 在处理时间序列数据时表现出色，但在长序列上训练时容易遇到梯度消失和爆炸的问题。LSTM 是 RNN 的一种变体，旨在解决传统 RNN 的梯度消失问题。LSTM 引入了门控机制，通过遗忘门、输入门
学习符号序列的LSTM和GRU网络的比较_A comparison of LSTM and GRU networks for l
01-30
在时间序列分析和预测领域，递归神经网络（RNN）因其独特的结构，尤其是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），已成为重要的工具。这两种网络都是为了解决传统RNN在处理长距离依赖问题时的梯度消失和梯度...
GRU与LSTM比较
xiqiyanyan_yi的博客
08-28 1049
总体而言，选择使用LSTM还是GRU取决于数据集的特性、问题的复杂性和可用的计算资源。- LSTM拥有记忆单元和遗忘门、输入门、输出门，因此记忆单元状态和隐藏状态是分开的。- LSTM在处理长序列和长期依赖关系时表现出色，但由于更多的参数和计算，可能需要更多的数据和计算资源。- 由于LSTM拥有更多的门和记忆单元，它通常具有比GRU更多的参数。- GRU相对较轻，可能在某些数据集上表现出更好的性能，尤其是在序列相对较短的情况下。- 由于LSTM具有更多的门和状态，它的计算复杂度可能稍高。
GRU与LSTM的区别
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LSTM：在很多长序列数据的任务中，LSTM因其更复杂的结构和内部状态的管理，在某些任务上（尤其是那些需要长时间依赖的任务）可能会表现得更好。GRU：由于结构简洁，GRU有时能够在较短的时间内达到与LSTM相似的性能，特别是在一些较短序列的任务上，可能表现得更高效。计算效率高：GRU比LSTM结构简单，因此训练和推理速度较快，特别是在计算资源有限的情况下，GRU可能是一个更好的选择。每次计算需要更新更多的参数。较少的参数，较少的内存消耗：GRU的参数较少，内存消耗也较低，适合快速迭代。
LSTM与GRU
键盘哥的博客
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1.背景介绍 随着数据量的快速增长，机器学习和深度学习技术变得越来越重要。在处理序列数据方面，门控循环单元(Gated Recurrent Units，GRU)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)是两种非常有效的方法。在本文中，我们将深入探讨这两种方法的优势，并详细介绍它们的算法原理、数学模型和实例代码。 2.核心概念与联系 2.1 序列数据处理 序列...
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【神经网络】图解LSTM和GRU
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keras_ LSTM 层和 GRU 层
wj1298250240的博客
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开篇 图示对比 RNN LSTM GRU 优化的点 在RNN中，随着时间线的延长，距离目前时间比较远的数据所包含的信息会被衰减殆尽，举个例子 “I grew up in France… I speak fluent ？.” 我们现在想判断出 ? 处应该是什么，我们直观地判断结果应该是Franch，判断的依据是前面有个France，可以认为France是x4x_4x4​的数据，我们要推断的是x...
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