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GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络是LSTM 的一个变体,GRU 在保持了LSTM 的效果同时又使结构更加简单,是一种非常流行RNN 神经网络,它只有两个门了,分别为更新门t z 和重置门tr 。更新门控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度,值越大前一时刻的状态信息带入越多。重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度,值越小说明忽略得越多。
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1
GRU(Gated Recurrent Unit)
1. 网络结构
GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络是 LSTM 的一个变体,GRU 在保持了
LSTM 的效果同时又使结构更加简单,是一种非常流行 RNN 神经网络,它只有两
个门了,分别为更新门
t
z
和重置门
t
r
。更新门控制前一时刻的状态信息被带入到
当前状态中的程度,值越大前一时刻的状态信息带入越多。重置门控制忽略前一
时刻的状态信息的程度,值越小说明忽略得越多。结构如下:
2. 输出前向传播
前向传播公式定义如下:
(1)
gtgxttghtg
ztzxtzhtz
rtrxtrhtr
bxwhrwnet
bxwhwnet
bxwhwnet
)(
1,
1,
1,
根据 GRU 网络结定义可得:
(2)
ttttt
tgt
tzt
trt
gzhzh
nettanhg
netsigmz
netsigmr
1
,
,
,
)1(
)(
)(
)(
1t
h
t
h
1
)1(
tt
hz
tanh
t
x
sigm
t
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1tt
hr
1t
h
t
z
t
g
t
Z1
sigm
tt
gz
资源评论
- jiangix2019-05-16写的很好,学习了
- whateverme2019-03-05写的还不错,GRU 反向推导
- doper2019-08-01写的太抽象了,步骤可以写全一点,不然别人看不懂
CSS_Weidong
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