LSTM和GRU的解析从未如此通俗易懂(动图)

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                                            梯度更新规则

▌作为解决方案的 LSTM 和 GRU

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本质

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                              将隐藏状态传递给下一个时间步

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                                          RNN 细胞

**函数 Tanh

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                                      没有 tanh 函数的向量转换

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                                         有 tanh 函数的向量转换

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LSTM 的细胞结构和运算

核心概念

Sigmoid

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Sigmoid 将值压缩到 0~1 之间遗忘门

LSTM和GRU的解析从未如此通俗易懂(动图)输入门

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                                      输入门的运算过程细胞状态

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                                        细胞状态的计算输出门

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                                               输出门的运算过程

代码示例

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python 写的伪代码

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                                 GRU 的细胞结构和门结构

更新门重置门https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21


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