一、RNN
- 在RNN中，
二、GRU
-
GRU是为了解决RNN 梯度消失引入的改良模型，
-
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：
RNN & GRU & LSTM 模型理解
chuanauc2025-05-24 22:19
相关推荐
en-route7 小时前
从零开始学神经网络——LSTM（长短期记忆网络）colus_SEU11 小时前
【循环神经网络3】门控循环单元GRU详解小雪狼16 小时前
RV1126 RKNN环境搭建记录en-route20 小时前
从零开始学神经网络——RNN（循环神经网络）赴3352 天前
LSTM自然语言处理情感分析项目(一)构建词汇表hi0_62 天前
机器学习第十六章 基于RNN和注意力机制的自然语言处理软件算法开发2 天前
基于蜣螂优化的LSTM深度学习网络模型(DBO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真缘友一世3 天前
PyTorch深度学习实战【12】之基于RNN的自然语言处理入门en-route3 天前
从零开始学神经网络——GRU（门控循环单元）机器学习之心3 天前
基于RNN循环神经网络的锂电池剩余寿命预测Matlab实现