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
跳跳糖炒酸奶6 天前
第二章、LSTM(Long Short-term Memory:长短时记忆网络)
人工智能·rnn·深度学习·神经网络·lstm
AAA锅包肉批发6 天前
论文阅读:Aircraft Trajectory Prediction Model Based on Improved GRU Structure
论文阅读·深度学习·gru
数据知道6 天前
GRU模型:门控循环单元的原理与优势及Python实现
python·深度学习·gru
绕灵儿8 天前
C++ 部署LSTM(.onnx)
开发语言·c++·lstm
机器学习之心8 天前
灰狼算法+四模型对比!GWO-CNN-LSTM-Attention系列四模型多变量时序预测
算法·cnn·lstm·gwo-cnn-lstm
无名工程师10 天前
浅谈RNN被Transformer 取代的必然性
rnn·学习·transformer
星马梦缘10 天前
RNN梯度爆炸/消失的杀手锏——LSTM与GRU
人工智能·rnn·深度学习·gru·lstm·长短期记忆
简简单单做算法10 天前
基于WOA鲸鱼优化的VMD-GRU时间序列预测算法matlab仿真
matlab·gru·时间序列预测·woa·鲸鱼优化·vmd-gru
weixin_4569042710 天前
PyTorch RNN 名字分类器
人工智能·pytorch·rnn
机器学习之心11 天前
单变量单步时序预测:CNN-GRU卷积神经网络结合门控循环单元
人工智能·cnn·gru·cnn-gru