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LSTM与GRU简单介绍

和我们人一样,RNN虽然擅长处理序列问题,但它也只能记住重要的短时信息,对于长时间的信息它则很难处理。也就是说,如果一条序列足够长,那它将很难把信息从较早的时间步传送到后面的时间步。因此,如果你准备进行一个文本预测任务,RNN 可能会遗漏一些间隔时间较长的重要信息。为什么会如此?因为RNN在反向传播的过程中,会面临梯度消失的问题,即梯度会随着时间推移慢慢下降。当梯度变得足够小,它就不会再进行学习。而LSTM和GRU就是短时记忆问题的解决方案。因为它们内部具有一些“门”可以调节信息流。这些“门”知道序列中哪些重要的数据是需要被保留,而哪些是需要被删除的。随后它可以沿着长链序列传递相关信息以进行预测,这也是为什么LSTM和GRU在后来的实际应用中越来越受欢迎的原因。

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为什么微前端开始在流行:后端解耦,前端聚合

采用新技术,更多不是因为先进,而是因为它能解决痛点。 过去,我一直有一个疑惑,人们是否真的需要微服务,是否真的需要微前端。毕竟,没有银弹。当人们考虑是否采用一种新的架构,除了考虑它带来好处之外,仍然也考量着存在的大量的风险和技术挑战。 前端遗留系统迁移 自微前端框架 Mooa 及对应的《微前端的那些事儿》发布的两个多月以来,我陆陆续续地接收到一些微前端架构的一些咨询。过程中,我发现了一件很有趣的事:解决遗留系统,才是人们采用微前端方案最重要的原因。 这些咨询里,开发人员所遇到的情况,与我之前遇到的情形并相似

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