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.通常由于这个原因,循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系. 门控循环神经⽹络(gated recurrent neural network)的提出,正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系.它通过可以学习的⻔来控制信息的流动.其中,门控循环单元(gatedrecurren…

29 November 2019 14:48 GRU is a popular variant of LSTM which replaces the forget gate and the input gate with only one update gate GRU achieves the similar performance in multiple tasks with less computation LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息,同时还能选择性地忘记一些…

一.GRU 其中, rt表示重置门,zt表示更新门. 重置门决定是否将之前的状态忘记.(作用相当于合并了 LSTM 中的遗忘门和传入门) 当rt趋于0的时候,前一个时刻的状态信息ht−1会被忘掉,隐藏状态h^t会被重置为当前输入的信息. 更新门决定是否要将隐藏状态更新为新的状态h^t(作用相当于 LSTM 中的输出门) . 二.GRU的优点:解决梯度消失的问题…

转自:https://www.infoq.cn/article/sliced-recurrent-neural-networks 1.门控循环单元 GRU GRU 由 reset gate r 和 update gate z 组成.Reset gate 决定有多少之前的记忆需要和新的输入结合,而 update gate 决定多少之前的记忆被保留下来. 其中 x 是输入,h 是隐状态. 候选隐状态 ht 由 reset gate 控制.当 reset gate 为 0 时,之前的记忆就被忽略了.…

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.7对新序列采样 基于词汇进行采样模型 在训练完一个模型之后你想要知道模型学到了什么,一种非正式的方法就是进行一次新序列采样. 一个序列模型模拟了任意特定单词序列的概率,对新序列采样即是对概率分布进行采样来生成一个新的单词序列. 假设你的RNN训练模型为: 对于新序列进行采样第一步即是对想要模型生成的第一个词进行采样 设置\(a^{<0>}=0,x^{<1>}=0\)从而得到所有可能的输出结果\(\hat…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 门控循环神经网络简介 长短期记忆网络(LSTM) 门控制循环单元(GRU) TensorFlow实现LSTM和GRU 参考文献 一.门控循环神经网络 门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整,加入了门控机制,用来控制神经网络中信息的传递.门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留,有多少需要丢弃,新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等.这…

请简述神经网络的发展史sigmoid会饱和,造成梯度消失.于是有了ReLU.ReLU负半轴是死区,造成梯度变0.于是有了LeakyReLU,PReLU.强调梯度和权值分布的稳定性,由此有了ELU,以及较新的SELU.太深了,梯度传不下去,于是有了highway.干脆连highway的参数都不要,直接变残差,于是有了ResNet.强行稳定参数的均值和方差,于是有了BatchNorm.在梯度流中增加噪声,于是有了 Dropout.RNN梯度不稳定,于是加几个通路和门控,于是有了LSTM.LSTM简化…

门控循环单元(GRU) 循环神经网络中的梯度计算方法.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.通常由于这个原因,循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系. 门控循环神经网络(gated recurrent neural network)的提出,正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系.它通过可以学习的门来控制信息的流动.其中,门控循环单元(gated recurrent un…

循环神经网络 简介 循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN) 是一类用于处理序列数据的神经网络.之前的说的卷积神经网络是专门用于处理网格化数据(例如一个图像)的神经网络,而循环神经网络专门用于处理序列数据(例如\(x^{(1)},x^{(2)},···,x^{(T)},\))的神经网络. 应用场景 一些要求处理序列输入的任务,例如: 语音识别(speech recognition) 时间序列预测(time series prediction) 机器翻译(mac…

门控循环单元(GRU): 背景: 当时间步数较大或者时间步数较小的时候,循环神经网络的梯度较容易出现衰减或者爆炸.虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸, 但是无法解决梯度衰减的问题.正因为如此,循环神经网络在实际中难以捕捉时间序列中的时间步较大的依赖的关系.门控循环 神经网络的提出,真是为了更好地捕捉时间序列中时间步较大的依赖关系.它通过可以学习的门来控制信息的流动. 重置门和更新门:(修改了循环神经网络中隐藏状态的计算方式) 门控循环单元中的重置门和更新门的输入均为当前时间步输入 Xt 与上一时间步的…