GRU（Gated Recurrent Unit）初探

在处理序列任务的时候，由于RNN存在梯度消失和梯度爆炸的原因： 梯度消失：RNN梯度消失是因为激活函数tanh函数的倒数在0到1之间，反向传播时更新前面时刻的参数时，当参数W初始化为小于1的数，则多个(tanh函数’ * W)相乘，将导致求得的偏导极小（小于1的数连乘），从而导致梯度消失。 梯度爆炸：当参数初始化为足够大，使得tanh函数的倒数乘以W大于1，则将导致偏导极大（大于1的数连乘），从而

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