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:

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