循环神经网络：GRU
GRU GRU是由Cho在2014年提出的，全称是Gated Recurrent Unit。它与LSTM最大的不同在于GRU将遗忘门和输入门合成了一个“更新门”，同时网络不再额外给出记忆状态 C t C_t Ct，而是将输出结果 h t h_t ht作为记忆状态不断向后循环传递，网络的输入和输出都变得特别简单。具体的计算过程如下图所示：在本质上，GRU和LSTM是相同的，将上一时刻 t − 1
相关文章
- 1. 循环神经网络--GRU
- 2. GRU循环神经网络
- 3. 循环神经网络（LSTM和GRU）(1)
- 4. 循环神经网络，LSTM，GRU
- 5. GRU门控循环神经网络
- 6. GRU神经网络
- 7. 神经网络GRU
- 8. GRU 神经网络
- 9. 循环神经网络：循环神经网络
- 10. 深度学习：循环神经网络（RNN）的变体LSTM、GRU
- 更多相关文章...
- • PHP 循环 - While 循环 - PHP教程
- • PHP 循环 - For 循环 - PHP教程
- • Docker容器实战(一) - 封神Server端技术
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 循环神经网络--GRU
- 2. GRU循环神经网络
- 3. 循环神经网络（LSTM和GRU）(1)
- 4. 循环神经网络，LSTM，GRU
- 5. GRU门控循环神经网络
- 6. GRU神经网络
- 7. 神经网络GRU
- 8. GRU 神经网络
- 9. 循环神经网络：循环神经网络
- 10. 深度学习：循环神经网络（RNN）的变体LSTM、GRU