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:

一、RNN
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: