RNN & GRU & LSTM 模型理解

一、RNN

  1. 在RNN中,

二、GRU

  1. GRU是为了解决RNN 梯度消失引入的改良模型,

  2. GRU 通过门控 Gamma_r Gamma_u 两个变量,实现了对于过往记忆的筛选:这种机制使得GRU能够灵活地决定何时"忘记"过去的信息以及何时"记住"新的信息,从而有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

具体理解如下:

相关推荐
简简单单做算法6 小时前
基于LSTM深度学习网络的视频类型分类算法matlab仿真
深度学习·matlab·分类·lstm·视频类型分类
机器学习之心17 小时前
三种深度学习模型(GRU、CNN-GRU、贝叶斯优化的CNN-GRU/BO-CNN-GRU)对北半球光伏数据进行时间序列预测
gru·cnn-gru·贝叶斯优化的cnn-gru
王上上1 天前
【论文阅读51】-CNN-LSTM-安全系数和失效概率预测
论文阅读·cnn·lstm
叫我:松哥1 天前
优秀案例:基于python django的智能家居销售数据采集和分析系统设计与实现,使用混合推荐算法和LSTM算法情感分析
爬虫·python·算法·django·lstm·智能家居·推荐算法
王小王-1231 天前
基于Transform、ARIMA、LSTM、Prophet的药品销量预测分析
lstm·arima·transform·prophet·药品销量预测·时序建模预测
慕婉03071 天前
循环神经网络(RNN)详解:从原理到实践
人工智能·rnn·深度学习
CarmenHu1 天前
RNN学习笔记
笔记·rnn·学习
lucky_lyovo2 天前
循环神经网络--LSTM模型
rnn·机器学习·lstm
cwn_2 天前
tensorflow搭建神经网络
人工智能·rnn·深度学习·神经网络·机器学习·cnn·tensorflow
9呀2 天前
【人工智能99问】长短期记忆网络(LSTM)的结构和原理是什么?(12/99)
人工智能·rnn·lstm