GRU入门

RNN反向求导会出现梯度弥散，致使咱们很难训练网络，对于长时刻记忆总不尽人意，因而就诞生了LSTM。网络 门控循环单元（GRU）本质上就是一个没有输出门的LSTM， 所以它在每一个时间步都会将记忆单元中的全部内容写入总体网络。 spa RNN网络考虑到了具备时间数列的样本数据，可是RNN仍存在着一些问题，好比随着时间的推移，RNN单元就失去了对好久以前信息的保存和处理的能力，并且存在着gradie

>>阅读原文<<