2022年2月4日 · GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）变体，旨在处理序列数据。GRU在LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）的基础上进行了简化，引入了更少的参数量和结构复杂度。

GRU 模型包含两个主要的门控机制： 更新门 （Update Gate）和 重置门 （Reset Gate）。 其计算过程如下： 决定当前隐藏状态与之前隐藏状态的相关程度。 它通过一个 Sigmoid 函数输出一个范围在 [0, 1] 之间的值，表示当前时间步要忘记多少之前的信息。 rt = \sigma (W_r \cdot [h_ {t-1}, x_t] + b_r) 其中： \sigma 是 Sigmoid 激活函数。 控制当前时间步的隐藏状态更新的程度。 它的输出也是一个 [0, 1] 之间的值，决定当前时刻的信息有多少来自于之前的状态。 zt= \sigma …

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2024年11月13日 · GRU（Gate Recurrent Unit）门控循环单元，是循环神经网络（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比，GRU内部的网络架构较为简单。

2017年12月24日 · gru 是标准循环神经网络的改进版，但到底是什么令它如此高效与特殊？ 为了解决标准 RNN 的梯度消失问题，GRU 使用了更新门（update gate）与重置门（reset gate）。

Gated Recurrent Unit (GRU) 是由 Cho, et al. (2014) 1 提出的一种循环神经网络结构，它的目的是缓解标准的循环神经网络（RNN）存在的梯度消失问题。 GRU 和 LSTM 有着相似的设计思路，并且在一些情况下，两者确实能够得到同样好的效果。 本文将介绍 GRU 的网络结构，对 RNN 和 LSTM 的介绍，可以参考 How Recurrent Neural Networks work 和 Understanding LSTM Networks。 GRU 可以看作是改进版本的 RNN，它可以缓解标准 RNN 存在的梯度消失问题。 …

2025年1月23日 · GRU（Gated Recurrent Unit）是一种常用于处理序列数据的深度学习模型，特别是在自然语言处理（NLP）和时间序列分析领域。它是一种循环神经网络（RNN）的变种，旨在解决长期依赖和梯度消失问题。在本文中，我将介绍GRU模型的基本原理、结构和应用。

GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。 和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。 GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，那么为什么我们要使用新人GRU（2014年提出）而不是相对经受了更多考验的LSTM（1997提出）呢。 下图1-1引用论文中的一段话来说明GRU的优势所在。 简单译文：我们在我们的实验中选择GRU是因为它的实验效 …

GRU网络是针对 RNN 的两个最经典的变体之一（另一个为LSTM，可参考 boom：详解 LSTM：Long Short Term Memory networks）。 GRU相对LSTM来说，门控机制更为简便，只存在更新门和重置门两个门控机制。 二. GRU网络的结构图如图一所示。 主要由更新门和重置门组成。 1）重置门 r_t , 重置门 r_t 的计算公式如下： r_t = \sigma (W_rx_t + U_rh_ {t-1}+b_r) 由当前位置输入 x_t 和上一位置隐层的输出 h_ {t-1} 经线性变化相加后再接 sigmoid 组成。 由 …

2022年5月11日 · GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）变体，旨在处理序列数据。GRU在LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）的基础上进行了简化，引入了更少的参数量和结构复杂度。