深度/机器学习基础知识要点：RNN、LSTM、GRU

最新推荐文章于 2024-11-13 15:18:05 发布
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本文深入探讨了循环神经网络(RNN)的工作原理，包括其结构、计算过程及如何处理序列数据。进一步解析了长短时记忆网络(LSTM)的设计理念，通过引入门控机制解决长期依赖问题，以及GRU作为LSTM的简化版是如何运作的。

RNN(循环神经网络)

  • RNN示意图
    在这里插入图片描述
    xxx是一个向量，它表示输入层的值；sss是一个向量，它表示隐藏层的值；UUU是输入层到隐藏层的权重矩阵；ooo也是一个向量，它表示输出层的值；VVV是隐藏层到输出层的权重矩阵。循环神经网络的隐藏层的值sss不仅仅取决于当前这次的输入xxx，还取决于上一次隐藏层的值sss。权重矩阵WWW就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。

    输出值ot{o}_{t}ot​，是受前面历次输入值xt、xt−1、xt−2{x}_{t}、{x}_{t-1}、{x}_{t-2}xt​、xt−

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