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DeepLearning4J中的GRU

DeepLearning4J是一个基于Java的开源深度学习库,用于构建和训练神经网络模型。GRU(Gated Recurrent Unit)是一种循环神经网络(RNN)的变体,用于处理序列数据。

GRU是一种特殊的循环神经网络单元,通过使用门控机制来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。它具有比传统RNN更强大的记忆能力和更好的长期依赖建模能力。

GRU在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域具有广泛的应用。它可以用于文本生成、情感分析、语音合成等任务。

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详细解读LSTM与GRU单元各个公式和区别

前言 因为自己LSTM和GRU时间相隔很远,并且当时学也有点小小蒙圈,也因为最近一直在用lstm,gru等等,所以今天没事好好缕了一下,接下来跟着我一起区分并且每个单元全都非常深刻记一下把。...,在经过sigmoid激活作用下得到0-1值,也就是三个门值 和3差不多,依然还是 输入值x和上一个单元输出h,两个值有对应权重和3描述一模一样,唯一区别在于有一个tanh激活函数,最后相当于得到此时输入得到的当前...对于LSTM来说依然还是xt与ht-1分别权重相乘相加,之后经过tanh函数为此时new memory,而GRU为在这个计算过程,在ht-1与权重乘积之后和reset gate相乘,之后最终得到new...接下来和lstm得到final memory其实一样,只是GRU只有两个输入,一个输出,其实这里h即输出也是state,就是说GRU输出和state是一个值,所以4步骤得到是new h,这步骤得到是...update 类似于 input gate和forget gate 3.2 功能上 GRU参数更少,训练速度更快,相比之下需要数据量更少 如果有足够数据,LSTM效果可能好于GRU Reference

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Java工程师转型AI秘密法宝:深度学习框架Deeplearning4j | 回顾

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