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GRU网络

前言 GRU网络是LSTM的简化版本，2014年被提出。 1.简介 RNN处理不了太长的序列，因为随着序列变长，时间步展开变长，很容易造成梯度消失以及梯度爆炸的问题。...2.门是什么 GRU中的门，与隐藏状态ht的维度相同，甚至计算方法也是一样的，不过激活函数使用Sigmoid，将数值控制在0-1之间，用来与上一时刻的记忆体点乘，控制上一时刻记忆遗忘与保存的多少。...3.GRU网络计算过程我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?

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变种 LSTM —— GRU 原理

GRU 原理门控循环单元（GRU）与长短期记忆（LSTM）原理非常相似，同为使用门控机制控制输入、记忆等信息而在当前时间步做出预测。但比起 LSTM，GRU的门控逻辑有些许不同。...GRU 门控逻辑因为与 LSTM 非常相似，这里就不赘述相同点，仅谈谈他们之间的不同点，想要详细了解，请移步LSTM原理及Keras中实现了解与 LSTM 的三中门（输入门、遗忘门和输出门）和细胞状态不同...，GRU 摆脱了细胞状态仅隐藏状态来传输信息，他只有两个门，一个复位门(reset gate)和一个更新门(update gate) image.png 注：GRU 同样也有激活函数tanh(蓝)和...GRU优势因为 GRU 的一个细胞单元门结构少于 LSTM，所以计算量要小于 LSTM，使得他比 LSTM 更快。...GRU 在 Keras 中的实现代码几乎与同 LSTM 相同，仅需导入 GRU 模型，即可建立与 LSTM 类似的模型结构，参数说明也几乎一致，不再赘述。

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Gated Recurrent Unit(GRU)

Gated Recurrent Unit(GRU) Gated Recurrent Unit(GRU), which is a modification to the RNN hidden layer...两个句子的which后面到底应该跟单数还是复数形式时，显然需要考虑到第一个单词是cat还是cats，但是由于输出which后的单词时，普通的RNN结构很难保留第一个单词产生的影响在此时发挥作用，因此引入了GRU...这篇文章仅介绍GRU，LTSM和双向神经网络参见： Long Short term memory unit(LSTM) GRU unit ?...普通的RNN unit如上图所示，一个简化了的GRU unit如下图所示： ? GRU里首先引入了一个新的变量C作为memory cell使用，即保留一些前面的层中的某些有价值的信息。...GRU里的Gated是指我们引入了门控，即使用Γu\Gamma_uΓu来决定我们是否使用当前层计算出的C~<t>\tilde{C}^{<t>}C~来更新C。

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RNN、lstm、gru详解

三、GRU（Gated Recurrent Unit, LSTM变体） ? GRU作为LSTM的一种变体，将忘记门和输入门合成了一个单一的更新门。...概括的来说，LSTM和GRU都能通过各种Gate将重要特征保留，保证其在long-term 传播的时候也不会被丢失。 ?...可以看出，标准LSTM和GRU的差别并不大，但是都比tanh要明显好很多，所以在选择标准LSTM或者GRU的时候还要看具体的任务是什么。...GRU的构造更简单：比LSTM少一个gate，这样就少几个矩阵乘法。在训练数据很大的情况下GRU能节省很多时间。

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门控循环单元(GRU)

什么是GRU 2. ⻔控循环单元 2.1 重置门和更新门 2.2 候选隐藏状态 2.3 隐藏状态 3. 代码实现GRU 4. 参考文献 1....什么是GRU 在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中，我们发现，当时间步数较⼤或者时间步较小时，**循环神经⽹络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。...其中，门控循环单元（gatedrecurrent unit，GRU）是⼀种常⽤的门控循环神经⽹络。 2....⻔控循环单元 2.1 重置门和更新门 GRU它引⼊了**重置⻔（reset gate）和更新⻔（update gate）**的概念，从而修改了循环神经⽹络中隐藏状态的计算⽅式。 ? ?...代码实现GRU ?

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Pytorch学习-GRU使用

import torch.nn as nn import torch # gru = nn.GRU(input_size=50, hidden_size=50, batch_first=True) #...embed = nn.Embedding(3, 50) # x = torch.LongTensor([[0, 1, 2]]) # x_embed = embed(x) # out, hidden = gru...(x_embed) gru = nn.GRU(input_size=5, hidden_size=6, num_layers=2, # gru层数...h0 = torch.randn(2 * 1, 3, 6) # (D∗num_layers,N,Hout)（是否双向乘以层数，batch size大小，输出维度大小） output, hn = gru

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【干货】GRU神经网络

前用的最多的三种神经网络是CNN，LSTM，GRU。...其中，后两者都是RNN的变种，去年又给RNN发明了个SRU（优点是train RNN as fast as CNN）,SRU以后再讲，目前先消化了这个GRU再说。...单数cat和was相聚甚远，如果考虑到SimpleRNN的长时间记忆会导致梯度消失的重大问题，有些人就在论文中提出了 GRU (Simplified)简化版。首先，GRU的记忆单元是C ?...到这里，这个简化版的GRU基本讲完了，看看可视化单元： ? 公式为： ? ? 是不是也看到简化俩字了？...是的没错，经过研究者的不断探究，终于研究出来一种适合几乎各种研究实验的新型GRU网络是这样的： ? 这个GRU可以经过经过更加深度的训练而保持强壮记忆力！这里的第一个公式： ? ?

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LSTM与GRU简单介绍

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。...【GRU】知道了 LSTM 的工作原理之后，我们来简单了解一下 GRU。GRU 是新一代的循环神经网络，与 LSTM 非常相似。...另外，由于GRU的张量运算较少，因此它比 LSTM 的训练速度更快一些。但很难说这两者到底谁更好，只能说LSTM到目前为止比GRU更常用一些，具体可以根据实际的任务场景来选择。...LSTM 和 GRU 采用门结构来克服短时记忆的影响，因为门结构可以调节流经序列链的信息流。因此LSTM 和 GRU 目前被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等领域。

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动图详解LSTM和GRU

v=8HyCNIVRbSU 短期记忆的解决方案-LSTM和GRU LSTM和GRU的短期记忆的解决方案，它通过门控(Gates)机制调节信息的流向。...RNN回顾为了更好的理解LSTM和GRU是如何实现的，先回顾下Recurrent Neural Network是如何工作的。...GRU GRU与LSTM非常相似，但它去除了Cell State，使用Hidden State来传递信息。GRU只有两个Gates: Reset Gate和Update Gate。...GRU cell and it’s gates 上图不够直接明白，再来一张中国台湾大学李宏毅教学视频中的讲解。

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直觉理解LSTM和GRU

Q 网上有很多对于LSTM以及GRU的介绍，主要从构造方面进行了进行了介绍。但是由于构造相对较复杂，而且涉及到的变量较多，往往不那么容易记住。...GRU 在GRU里面，不再有C和h两部分，而是只用了h。 ? h同样有一个忘记一部分旧信息、添加一部分新信息的过程，如上面红线圈出的部分。...这个忘记、添加跟LSTM有点不同：在LSTM中，忘记和添加的比例是学习来的，两者没什么相关；而在GRU中，这个比例是固定的：忘记了多少比例，那么新的信息就添加多少比例。这个由（1-）来进行控制。

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记忆网络RNN、LSTM与GRU

RNN 结构训练应用 RNN Variants LSTM 结构梯度消失及梯度爆炸 GRU 结构一般的神经网络输入和输出的维度大小都是固定的，针对序列类型（尤其是变长的序列）的输入或输出数据束手无策...LSTM、GRU属于RNN的改进，解决了RNN中梯度消失爆炸的问题，属于序列数据训练的常用方案。...GRU 结构 GRU相比LSTM的3个gate，只用了两个gate： update gate：ztz_t reset gate：rtr_t

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什么是RNN门控循环单元GRU？

为了解决这个问题，RNN门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）被提出。本文将详细介绍GRU的原理、结构以及在自然语言处理和时间序列预测等领域的应用。图片1....GRU结构2.1 输入和输出GRU的输入可以是任意长度的序列数据，如文本、语音等。每个时间步的输入将与隐藏状态进行计算，并得到输出结果。...GRU应用3.1 自然语言处理GRU在自然语言处理领域有广泛应用。通过将文本序列输入到GRU中，可以进行机器翻译、文本生成、情感分析等任务。...GRU能够捕捉到单词之间的依赖关系和上下文信息，从而提高对文本的理解和生成能力。3.2 时间序列预测由于GRU具有处理时序数据的能力，因此在时间序列预测中也有广泛应用。...通过加权和非线性变换，GRU生成候选隐藏状态，并通过一个门控制层更新隐藏状态。GRU在自然语言处理、时间序列预测和图像描述生成等领域具有广泛应用。

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tensorflow学习笔记（六）：LSTM 与 GRU

state], #所以我使用了state_is_tuple=False,不知0.11.0会不会正常 feed_dict={ initial_state:state }) ] LSTM & GRU...inputs[:,time_step,:], state) outputs.append(cell_out) 已经得到输出了，就可以计算loss了,根据你自己的训练目的确定loss函数 GRU...GRU结构图来自Understanding LSTM Networks ?...图二 **tenforflow提供了tf.nn.rnn_cell.GRUCell()构建一个GRU单元** ```python cell = tenforflow提供了tf.nn.rnn_cell.GRUCell

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入门自然语言处理（二）：GRU

本文是对GRU的精简介绍，对于初学者可以看详细介绍：https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-modern/gru.html 简介 GRU (Gate Recurrent...GRU 有两个门，即一个重置门（reset gate）和一个更新门（update gate）。...GRU 原论文：https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdf Why 解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题 LSTM能够解决循环神经网络因长期依赖带来的梯度消失和梯度爆炸问题...GRU只含有两个门控结构，且在超参数全部调优的情况下，二者性能相当，但是GRU结构更为简单，训练样本较少，易实现。...https://www.kaggle.com/code/fanbyprinciple/learning-pytorch-3-coding-an-rnn-gru-lstm

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GRU(门控循环单元)实现股票预测

GRU实现股票预测 1、GRU(门控循环单元) 1.1 GRU原理 1.2 Tensorflow2描述GRU层 1.3 GRU股票预测 1.3.1 数据源 1.3.2 代码实现 1、GRU(门控循环单元...) GRU 由 Cho 等人于 2014 年提出，优化 LSTM 结构。...1.1 GRU原理门控循环单元(Gated Recurrent Unit，GRU)是 LSTM 的一种变体，将 LSTM 中遗忘门与输入门合二为一为更新门，模型比 LSTM 模型更简单。 ...如上图所示，GRU 使记忆体 h t

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从动图中理解 RNN，LSTM 和 GRU

原标题 | Animated RNN, LSTM and GRU 作者 | Raimi Karim 译者 | 汪鹏(重庆邮电大学)、Overfitting 注：本文的相关链接请访问文末【阅读原文】 ?...本文研究了vanilla RNN、LSTM和GRU单元。这是一个简短的概述，是为那些读过关于这些主题的文章的人准备的。...GRU ? 图3：GRU 示意动画希望这些动画能以某种方式帮助你！以下是静态图像中的概况： ? 图4：Vanilla RNN 单元 ? 图5：LSTM 单元 ?...图6：GRU 单元一个提醒：我使用Google绘图来创建的这些示意图。参考资料了解LSTM Networks - colah 的博客。.../towardsdatascience.com/animated-rnn-lstm-and-gru-ef124d06cf45 想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献？

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LSTM和GRU网络的高级运用实例

这回我们使用反复性神经网络，因为这样的网络能够利用数据间存在的时间联系来分析数据潜在规律进而提升预测的准确性，这次我们使用的反复性网络叫GRU，它是LSTM的变种，两者基本原理一样，只不过前者是对后者的优化...，使得在训练时效率能够加快，我们看看相关代码： model = Sequential() model.add(layers.GRU(32, input_shape=(None, float_data.shape...相关代码如下： model = Sequential() model.add(layers.GRU(32, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2,...至此我们就把LSTM和GRU这两种反复性网络在具体实例上的应用展示完成，如果你运行过上面代码会发现，普通CPU的机子运行代码起来效率很慢，它再次证明了算力和数据是人工智能中两道极难迈过去的坎儿。

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使用GRU单元的RNN模型生成唐诗

使用GRU单元建立RNN模型 6. 文本生成参考基于深度学习的自然语言处理本文使用 GRU 单元建立 RNN 网络，使用唐诗三百首进行训练，使用模型生成唐诗。...GRU RNN 网络能够克服简单RNN网络的一些问题，如梯度消失，梯度很难从深层传递到浅层，导致浅层的参数更新非常缓慢，学习速度很慢，还导致深层浅层学习不均衡。...GRU，LSTM 使用更新门，遗忘门，来解决长距离的依赖关系，GRU相比LSTM参数更少。 RNN 网络的还有缺点就是无法采用并行计算，必须在上一个时间步的基础上计算下一个时间步。 1....使用GRU单元建立RNN模型建模 # 建模 from keras.models import Sequential from keras.layers import GRU, Dense from keras.optimizers...import Adam model = Sequential() model.add(GRU(units=128,input_shape=(sample_maxlen, len(words)))) #

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动态图解释 RNN、LSTM和GRU

vanilla RNN long short-term memory (LSTM) gated recurrent units (GRU) 动画展示的是在某个时刻(indexed by t)RNN cell...hidden state length of X--dimension of input length of h--no. of hidden units LSTM C--cell state GRU

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一份详细的LSTM和GRU图解

编译：yxy 出品：ATYUN订阅号在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的直觉开始。然后我（Michael）将解释使LSTM和GRU表现良好的内部机制。...LSTM和GRU解决方案 LSTM和GRU是作为短期记忆的解决方案而创建的。它们具有称为门（gate）的内部机制，它可以调节信息流。 ? 这些门可以了解序列中哪些数据重要以进行保留或丢弃。...现有的基于RNN的几乎所有技术结果都是通过LSTM和GRU这两个网络实现的。LSTM和GRU进行语音识别，语音合成和文本生成，甚至可以使用它们为视频生成字幕。...GRU 所以现在我们知道LSTM是如何工作的，让我们简单地看一下GRU。GRU是新一代RNN，与LSTM非常相似。GRU不使用单元状态，而是使用隐藏状态来传输信息。...GRU单元和它的门更新门更新门的作用类似于LSTM的遗忘和输入门。它决定要丢弃哪些信息和要添加哪些新信息。重置门重置门是另一个用来决定要忘记多少过去的信息的门。这就是GRU。

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