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  • 【nlp】2.4 GRU模型


    GRU模型

    • 1 GRU介绍
    • 2 GRU的内部结构图
      • 2.1 GRU结构分析
      • 2.2 Bi-GRU介绍
      • 2.3 使用Pytorch构建GRU模型
      • 2.4 GRU优缺点¶
    • 3 RNN及其变体

    1 GRU介绍

    GRU(Gated Recurrent Unit)也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析:

    • 更新门
    • 重置门

    2 GRU的内部结构图

    2.1 GRU结构分析

    有了前面RNN和LSTM模型的理解,对于GRU的结构认知理解就简单多了。
    在这里插入图片描述当Zt=1,表示完全使用本次隐藏层信息
    当Zt=0,表示完全使用上一个隐藏层信息

    结构解释图:

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/134399477
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