神经网络：GRU基础学习
1、GRU 简介
LSTM 具有更长的记忆能力，在大部分序列任务上面都取得了比基础的 RNN 模型更好的性能表现，更重要的是，LSTM 不容易出现梯度弥散现象。但是 LSTM 结构相对较复杂，计算代价较高，模型参数量较大。研究发现，遗忘门是 LSTM 中最重要的门控，甚至发现只有遗忘门的简化版网络在多个基准数据集上面优于标准 LSTM 网络。在众多的简化版 LSTM 中，门控循环网络(Gated Recurrent Unit，简称 GRU)是应用最广泛的 RNN 变种之一。GRU 把内部状态向量和输出向量合并，统一为状态向量 ，门控数量也减少到 2 个：复位门(Reset Gate)和更新门(Update Gate)，如图下所示：
2、复位门
复位门用于控制上一个时间戳的状态 h
今天,我们来分享一篇博文,关于如何计算图像张量的大小以及确定卷积神经网络各层参数个数的公式.假设我们已经熟悉了卷积神经网络相关概念.在这里,我们把张量定义为有任意通道数的图像. 张量是在深度学习中表示 ... 神经网络与深度学习作业10:(LSTM | GRU) 习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时,分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法. 习题6-4推导LSTM 网络中参数 ... 转至:https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/77851177 上节课我们主要对深度学习(Deep Learning)的概念做了简要的概述.我 ... 红色石头的个人网站:redstonewill.com 上节课我们主要介绍了逻辑回归,以输出概率的形式来处理二分类问题.我们介绍了逻辑回归的Cost function表达式,并使用梯度下降算法来计算最小 ... 红色石头的个人网站:redstonewill.com 上节课我们主要对深度学习(Deep Learning)的概念做了简要的概述.我们先从房价预测的例子出发,建立了标准的神经网络(Neural Net ... 文章目录 1. 二分类 2. 逻辑回归 3. 逻辑回归损失函数 4. 梯度下降 5. 导数 6. 计算图导数计算 7. 逻辑回归中的梯度下降 8. m个样本的梯度下降 9. 向量化 10. 向量化的更 ... 区别于传统统计机器学习的各类算法,我们从本篇开始探索深度学习模型.深度学习在应用上的重要性现如今已毋庸置疑,从2012年燃爆ImageNet,到2016年的AlphaGo战胜李世石,再到2018年的B ... 2.1 二元分类 (Binary Classification) 这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要注意的是,当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧.例如有一个包含 m ... 神经网络与深度学习 (一)--机器学习基础 1.人工智能基础概念 2. 机器学习 2.1 基本概念 2.2 机器学习的三个基本要素 2.2.1 模型 2.2.2 学习准则 2.2.2.1 损失函数 L ...神经网络：GRU基础学习相关推荐
最新文章
热门文章