技能 | 三次简化一张图: 一招理解LSTM/GRU门控机制

​ 作者 | 张皓 引言 RNN是深度学习中用于处理时序数据的关键技术， 目前已在自然语言处理， 语音识别， 视频识别等领域取得重要突破， 然而梯度消失现象制约着RNN的实际应用。LSTM和GRU是两种目前广为使用的RNN变体，它们通过门控机制很大程度上缓解了RNN的梯度消失问题，但是它们的内部结构看上去十分复杂，使得初学者很难理解其中的原理所在。本文介绍”三次简化一张图”的方法，对LSTM和GR

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