LSTM 和 GRU

最新推荐文章于 2024-12-17 21:58:49 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-17 21:58:49 发布 · 置顶 · 448 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#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：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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<

最低0.47元/天 解锁文章
LSTM和GRU在序列建模中的应用
AI天才研究院
04-05 861
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
LSTM+GRU原理加实现
AI路漫漫
04-19 3270
LSTM,GRU,BPTT
GRU与LSTM
qq_51201142的博客
11-20 689
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。
GRU和LSTM
qq_40887371的博客
04-05 5185
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⟩,
GRU与LSTM比较
xiqiyanyan_yi的博客
08-28 956
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
m0_74052450的博客
12-17 2126
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。
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 1154
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。
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...
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...
LSTM与GRU
键盘哥的博客
01-24 1311
LSTM 与 GRU 一、综述 LSTM 与 GRU是RNN的变种，由于RNN存在梯度消失或梯度爆炸的问题，所以RNN很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。LSTM和GRU引入门（gate）的机制，通过门控制序列信息中要丢弃或保留的数据，在一定程度上缓解了RNN无法将信息传送到较后时间步的问题。 二、LSTM Long Shot-Term Memory(长短时记忆网络)，通过引入门的机制，实现对信息的“记忆”。 记忆是一种随时间变化的状态。 决定记忆状态的两大因素：选择性的输入、选择性的遗忘。 L
GRU vs LSTM: 理解门控循环单元网络的优势
AI天才研究院
12-27 585
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...
LSTM与GRU的扼要理解
Saphon的博客
08-03 746
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...
循环神经网络+GRU+LSTM
肥仔的博客
02-19 509
量太大了，我先挑几个我感兴趣的学一下，漏下的等有空再补上了 文章目录循环神经网络 循环神经网络 参考博客：零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 1.循环神经网络最大的用处就是处理序列的信息，即前面和后面的输入是有关系的，比如理解一句话的意思，以及处理视频 2.语言模型：给定一句话前面的成分，预测接下来最有可能的一个词是什么 3.下面是一个简单的RNN模型示意图，它由输入层、隐藏层和输出层组成...
【神经网络】图解LSTM和GRU
书山有路，学海无涯。记录成长，追逐梦想
07-18 8137
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。
keras_ LSTM 层和 GRU 层
wj1298250240的博客
02-17 2250
6.2.2 理解 LSTM 层和 GRU 层 https://blog.youkuaiyun.com/qq_30614345/article/details/98714874
keras 循环神经网络RNN优化--LSTM+GRU
陈泊舟的博客
04-25 5878
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...
keras实现CNN\LSTM\双向LSTM\GRU模型
yingdajun的博客
06-27 2302
github源码在这里： https://github.com/yingdajun/keras-Comman-DL-Model
基于keras 搭建LSTM GRU模型预测 共享单车使用情况 完整代码+数据 数据分析 计算机毕设
03-15 904
基于keras 搭建LSTM GRU模型预测 共享单车使用情况 完整代码+数据 数据分析 计算机毕设
Tensorflow2.0 循环神经网络 新闻分类
廷益_飞鸟的博客
12-30 371
简单循环神经网络 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras print(tf.__version__, np.__version__) # 设置随机种子 tf.random.set_seed(22) tf.random.set_seed(22) # GPU自增长 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('gpu') for gpu in.
lstm和gru
最新发布
04-24
### LSTM 和 GRU 的差异、优缺点及适用场景 #### 结构上的主要差异 LSTM 和 GRU 都属于递归神经网络（RNN）的改进版本，用于解决传统 RNN 中存在的梯度消失问题以及更好地捕获长时间依赖关系。然而，在结构设计上存在显著的不同。 - **LSTM** 使用三个门控机制来控制信息流：输入门、遗忘门和输出门。这些门通过 sigmoid 层决定哪些部分的信息应该被保留或丢弃，并通过 tanh 层引入新的候选值[^3]。 - **GRU** 则简化了这一过程，仅包含两个门：更新门 \( z(t) \) 和重置门 \( r(t) \)，并去除了单独的状态存储单元，将隐藏状态 \( h(t) \) 与细胞状态合并为单一向量[^2]。 这种架构上的精简使得 GRU 计算更加高效且消耗更少资源[^2]。 #### 性能比较及其优劣分析 | 特性 | LSTM | GRU | |---------------------|------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------| | **复杂程度** | 更加复杂的内部结构 | 较简单的两层门控设计 | | **参数数量** | 参数较多 | 参数较少 | | **训练速度** | 相对较慢 | 显著更快 | | **内存需求** | 占用更多 | 占用较少 | 尽管如此, 实验表明在许多应用场景下二者最终效果相差无几; 不过当面对特别强调远距离上下文关联的任务时,LSTM往往能够提供更为优越的表现因为其具备更强的记忆能力可以有效应对较长序列中的模式识别挑战[^1]. 另外值得注意的是由于gru减少了不必要的冗余操作所以在硬件条件有限或者追求实时响应的情况下会成为更好的选择. #### 应用场景建议 对于那些需要精确建模非常长的时间跨度内的相互作用的数据集来说,lstm可能是首选方案比如机器翻译等涉及大量词汇间联系的工作当中.而如果目标是在保持良好预测精度的同时降低计算成本提高运行效率那么就应该考虑采用gru作为解决方案之一特别是在移动设备端部署ai模型之类的场合尤为合适. ```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, hidden_size, num_layers, batch_first=True) # Define forward pass... 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, hidden_size, num_layers, batch_first=True) # Define forward pass... ``` 以上展示了如何利用 PyTorch 创建基本的 LSTM 和 GRU 模型框架的例子.
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
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。

余额充值