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GRU原理

GRU(Gate Recurrent Unit,门控循环单元)是RNN的改进版本,通过门控机制解决传统RNN的梯度消失问题,能更好地捕捉长距离依赖关系。以下是其核心原理:


一、核心结构(两个门 + 一个候选状态)

Input
重置门
更新门
候选状态
新隐藏状态
1. 更新门(Update Gate)
  • 作用:决定保留多少旧状态 vs 采用多少新信息

  • 公式

    z t = σ ( W z ⋅ [ h t − 1 , x t ] ) z_t = \sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t]) zt=σ(Wz[ht1,xt])

2. 重置门(Reset Gate)
  • 作用:决定忽略多少过去的信息
  • 公式
    r t = σ ( W r ⋅ [ h t − 1 , x t ] ) r_t = \sigma(W_r \cdot [h_{t-1}, x_t]) rt=σ(Wr[ht1,xt])
3. 候选隐藏状态
  • 公式
    h ~ t = tanh ⁡ ( W ⋅ [ r t ⊙ h t − 1 , x t ] ) \tilde{h}_t = \tanh(W \cdot [r_t \odot h_{t-1}, x_t]) h~t=tanh(W[rtht1,xt])
4. 最终隐藏状态
  • 公式
    h t = ( 1 − z t ) ⊙ h t − 1 + z t ⊙ h ~ t h_t = (1 - z_t) \odot h_{t-1} + z_t \odot \tilde{h}_t ht=(1zt)ht1+zth~t

二、工作流程示例

假设处理句子:“我爱自然语言处理”

  1. 输入词向量序列:[我, 爱, 自然, 语言, 处理]
  2. 每个时间步:
    • 通过重置门过滤无关历史信息
    • 通过更新门融合新旧状态
    • 输出当前隐藏状态 ( h_t )

三、与LSTM的对比

特性GRULSTM
门数量2个门(更新门、重置门)3个门(输入门、遗忘门、输出门)
参数数量更少(训练更快)更多
性能适合中等长度序列适合超长序列
结构无细胞状态,直接更新隐藏状态有细胞状态和隐藏状态双通道

四、代码中的实际应用

在您之前看到的代码中:

self.gru = nn.GRU(embedding_dim, enc_units, batch_first=True)
  • embedding_dim:词向量维度(输入特征维度)
  • enc_units:GRU隐藏层维度(即公式中的 ( h_t ) 维度)
  • 每个时间步输出:包含上下文信息的隐藏状态

五、核心优势总结

  1. 梯度控制:通过门控机制缓解梯度消失/爆炸
  2. 长期记忆:更新门控制历史信息的保留比例
  3. 计算效率:比LSTM参数少约1/3,训练更快
  4. 实用场景:文本生成、机器翻译、时间序列预测等

通过这种门控设计,GRU能像"智能水龙头"一样,动态控制信息流动,是处理序列数据的利器。

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