机器学习笔记:GRU
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
机器学习笔记:GRU
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
1 LSTM復習
機器學習筆記 RNN初探 & LSTM_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客?中,我們使用的是這樣的一張圖來說明LSTM:
這里為了和GRU有一個比較,使用如下的圖表示LSTM,意思是一樣的,綠色和紫色的部分是二者的對照關系:?
2 GRU 原理
?在GRU模型中只有兩個門:分別是更新門zt和重置門rt
????????更新門用于控制前一時刻的狀態信息被帶入到當前狀態中的程度,更新門的值越大說明前一時刻的狀態信息帶入越多
????????重置門控制前一狀態有多少信息被寫入到當前的候選集上,重置門越小,前一狀態的信息被寫入的越少。
——>我們使用了同一個門控?就同時可以進行遺忘和選擇記憶(LSTM則要使用兩個門控)。
?——>與LSTM相比,GRU內部少了一個”門控“,參數比LSTM少,但是卻也能夠達到與LSTM相當的功能。考慮到硬件的計算能力和時間成本,因而很多時候我們也就會選擇更加”實用“的GRU。
——>在GRU中 輸入h就是記憶c,所以沒有輸出門。(把LSTM里面的兩個傳遞量減少成了一個)
?
總結
以上是生活随笔為你收集整理的机器学习笔记:GRU的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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