GRU和RNN_51CTO博客

GRU和RNN gru和rnn的区别

GRU是LSTM的简化结构，而LSTM是RNN的优化结构。1.RNNRNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元的输出经过权重参数调整后和下一次的输入一起进入神经网络中。区别于传统DPN和CNN，RNN除了第一轮输入输出以外，每轮输入输出都保有上一轮的信息（上一轮输出经过参数调整后又变为本轮的输入），其输出结果与输入信息顺

GRU和RNN

rnn

lstm

gru

Memory

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mob64ca13ff5b03

2024-04-02 11:00:19

183阅读

GRU和RNN区别

前言因为自己LSTM和GRU学的时间相隔很远，并且当时学的也有点小小的蒙圈，也因为最近一直在用lstm，gru等等，所以今天没事好好缕了一下，接下来跟着我一起区分并且每个单元全都非常深刻的记一下把。一、LSTM这里我们只看内部结构公式为看内部结构的话为接下来是我的理解和记忆方法以及区分。自己对上面的图片进行了编辑，单元和公式一一对应颜色，方便自己和他人观看。一张图清晰地搞定LSTM。个

GRU和RNN区别

GRU

LSTM

time series

权重

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mob64ca140b466e

10月前

56阅读

RNN、LSTM、GRU

一、什么是循环神经网络：循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN），RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN，等等。 RNN的特点，RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，利用了RNN

激活函数

反向传播

网络层

循环神经网络

数据

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mb5fe55be0b9ac7

2020-11-11 11:28:00

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RNN，GRU，LSTM

2019-08-29 17:17:15 问题描述：比较RNN，GRU，LSTM。问题求解：循环神经网络 RNN 传统的RNN是维护了一个隐变量 ht 用来保存序列信息，ht 基于 xt 和 ht-1 来计算 ht 。 ht = g( Wi xt + Ui ht-1 + bi ) yt = g(

循环神经网络

语音识别

问题求解

重置

建模

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mob604756ff98d6

2019-08-29 17:17:00

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GRU对比RNN

一、随机接入1、随机接入可以实现的两个基本功能a.实现UE与gNB之间的上行同步（TA:Tracking Area,跟踪区域） b.gNB为UE分配上行资源（UL_GRANT：UL 授权）2、随机接入分为基于竞争的随机接入和基于非竞争的随机接入基于竞争的随机接入的场景：a.初始RRC接入; b.RRC连接重建； c.当UE从非激活态转移到激活态时 d.当切换失败时 e.上行失步且有上行数据需要

GRU对比RNN

网络协议

其他

数据

Network

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mob64ca140beea5

8月前

34阅读

GRU与RNN

GRU结构GRU是LSTM的简化结构，而LSTM是RNN的优化结构。所以要理解GRU的结构，首先要先理解它的两个祖先：RNN和LSTM。RNN：RNN的结构十分简单，就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元的输出经过权重参数调整后和下一次的输入一起进入神经网络中。区别于传统DPN和CNN，由于RNN除了第一轮输入输出以外，每轮输入输出都保有上一轮的信息（上一轮输出经过参数调整后又变为本轮

GRU与RNN

rnn

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权重

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mob64ca1416f1ef

10月前

26阅读

theano实现RNN（GRU和LSTM）

https://github.com/MarkWuNLP/MultiTurnResponseSelection/blob/master/src/RNN.py

github

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TechOnly

2022-07-19 11:45:05

99阅读

RNN和GRU哪个性能

GRU与LSTMGRU结构重置门与更新门候选隐藏状态更新隐状态LSTM结构忘记门、输入门与输出门候选记忆单元记忆单元隐状态总结由于原始的RNN会在每一次输入时堆叠之前的隐藏状态，所以在nlp中面对长句子时RNN往往会忘掉之前比较重要的信息，故隐藏转态的更新与保留需要控制，所以出现了门的概念，具有代表性的就是LSTM与GRU。 GRU结构原论文：Learning Phrase Represen

RNN和GRU哪个性能

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gru

深度学习

自然语言处理

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charlesc

5月前

5阅读

RNN, LSTM, GRU cells

项目需要，先简记cell，有时间再写具体改进原因 RNN cell LSTM cell: GRU cell: reference: 1、https://towardsdatascience.com/animated-rnn-lstm-and-gru-ef124d06cf45#50f0 2、https

ide

编程题目

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mob604757006a49

2019-08-22 11:59:00

311阅读

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RNN，LSTM与GRU

1.语言模型语言模型用于对特定序列的一系列词汇的出现概率进行计算。一个长度为m的词汇序列{w1,…,wm}的联合概率被表示为P(w1,…,wm)。由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量，词汇wi的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定，而联合概率P(w1,…,wm)的计算通常只考虑包含n个前缀词的词窗口而非考虑全部的前缀词： P(w1,…,wm)=∏i=1i=mP(wi

RNN

神经网络

原创

自强不息的小芦同学

2021-05-07 17:56:32

1918阅读

RNN和LSTM、GRU的简单理解

RNN循环神经网络，recurrent neural networks1，RNNs已经在众多自然语言处理

RNN

LSTM

GRU

循环神经网络

语言模型

原创

fourier_

2023-03-18 10:21:12

402阅读

GRU相比CNN RNN优点 gru与lstm

一、RNN 的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上，例如使用过去的视频段来推测对当前段的理解。如果 RNN 可以做到这个，他们就变得非常有用。但是真的可以么？答案是，还有很多依赖因素。有时候，我们仅仅需要知道先前的信息来执行当前的任务。例如，我们有一个语言模型用来基于先前的词来预测下一个词。如果我们试着预测 “the clouds are in the sky” 最后的词，我们

GRU相比CNN RNN优点

激活函数

语言模型

递归

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mob64ca13f937ae

2024-08-07 18:22:21

88阅读

torch 的RNN LSTM GRU

首先创造初始值这里画出图帮助理解其实对于每个单元来说 h就是输出, 这里可以

torch

RNN

LSTM

GRU

tensorflow

原创

wx5b46e9a3dd067

2022-11-16 19:42:55

184阅读

RNN GRU LSTM原论文

博主整理了一下几篇经典的目标检测及跟踪的论文，在此平台发布，供自己和大家参考学习、互相交流。为了学习Faster RCNN，我们追根溯源，从RCNN（Regions with CNN features）开始，再到Fast RCNN，最后学习Faster RCNN。RCNNRCNN算法主要可以分为四个步骤对于一张图像生成1K-2K个候选区域（使用Selective Search 方法）对于每个候选区

RNN GRU LSTM原论文

目标检测

学习

计算机视觉

全连接

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mob64ca14106f2f

6月前

173阅读

gru与rnn的区别

GRU是在LSTM后提出的，效果上GRU和LSTM差不多，用谁都差不多。两网络本质都是在权衡要不要忘记过去的状态，尽量去看现在的输入数据。GRU和LSTM就是在隐状态的计算上和RNN不同，其他都一样，所以下文重点关注和RNN的不同之处，即Ht的计算上。目录门控循环单元 GRU（Gate Recurrent Unit）长短期记忆网络 LSTM（ Long Short Te

gru与rnn的区别

gru

lstm

深度学习

Memory

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footballboy

6月前

38阅读

RNN GRU LSTM 原论文

一、番外说明大家好，我是小P，今天和大家一起学习目标检测领域的经典文章-RCNN，希望大家支持和喜欢。此外，对“目标检测/模型压缩/语义分割”感兴趣的小伙伴，欢迎加入QQ群 813221712 讨论交流，进群请看群公告！点击链接加入群聊【Object Detection】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5kXCXF8二、资料推荐1、本文相关资料推荐注：为方

RNN GRU LSTM 原论文

RCNN分析

RCNN

RCNN解读

R-CNN解析

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definitely

5月前

141阅读

RNN 的 gates 机制：LSTM 和 GRU 的发展

1.背景介绍深度学习技术的发展与进步，主要体现在神经网络的结构和算法上。随着数据规模的增加，传统的神经网络

大数据

人工智能

语言模型

AI

LLM

原创

禅与计算机程序设计艺术

2023-12-31 13:50:31

220阅读

从RNN到LSTM再到GRU

本文主要介绍了RNN、LSTM和GRU相关公式以及区别。

深度学习

RNN

GRU

LSTM

输入依赖

原创

愤怒的可乐

2022-09-23 17:05:49

289阅读

从RNN到LSTM到GRU

RNN-LSTM入门RNN-Recurrent Neural Network概念：序列数据：简而言之，序列数据就是后面的数据与前面的数据相关的数据，例如上下文、时间序列等。递归神经网络（RNN）：在基础神经网络中加入了环形结构，让神经元的输出信号返回继续作为输入信号，目的是让t时刻的输出状态不仅与t时刻的输入相关联，还与t-1时刻的状态相关联。RNN结构图：左侧为折叠情况下的RNN网络结构图，右侧

从RNN到LSTM到GRU

人工智能

数据

损失函数

权值

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技术领航探索者

2024-10-25 15:16:58

51阅读

rnn lstm gru在机器翻译上有什么问题 rnn lstm gru区别

为了添加一个新信息，RNN需要通过一个函数完全地转换当前的信息。因此信息是以整体为单位进行修改的，模型并没有考虑重要的和不重要的信息。LSTM 会通过乘法和加法等运算对信息进行局部的修改。因此通过 LSTM，信息流会选择性地通过单元状态，也就是说 LSTM 会选择性地记忆或遗忘某些特征。此外，特定单元状态下的信息共有三种不同的依赖性。RNN标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例

激活函数

网络层

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mob64ca13fd163c

2024-04-20 10:21:05

106阅读

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GRU和RNN

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