GRU及双向RNN介绍

时间 2021-01-16

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GRU 假设我们已经熟知循环神经网络（RNN）及长短时间记忆网络（LSTM）。相比于简单的RNN，LSTM增加了记忆单元（memory cell）、输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）及输出门（output gate），这些门及记忆单元组合起来大大提升了RNN处理远距离依赖问题的能力。 RNN: H t = ϕ ( X t W x h + H t − 1 W h h +

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3. 双向RNN&Deep RNN
4. RNN、LSTM、GRU
5. RNN&LSTM&GRU
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10. LSTM和GRU结构及原理介绍
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