当前位置: 首页 > news >正文

RNN GRU LSTM 模型理解

一、RNN

1.  在RNN中,a^{<0>} = x^{<0>} = [0,0,0,0, ... 0]

二、GRU

1. GRU是为了解决RNN 梯度消失引入的改良模型,

2. GRU 通过门控 Gamma_r Gamma_u 两个变量,实现了对于过往记忆的筛选:这种机制使得GRU能够灵活地决定何时“忘记”过去的信息以及何时“记住”新的信息,从而有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。

具体理解如下:

http://www.dtcms.com/a/208032.html

相关文章:

  • 飞桨(PaddlePaddle)在机器学习全流程(数据采集、处理、标注、建模、分析、优化)
  • 前端vue2-完全前端生成pdf->pdf-lib,html2canvas+jspdf,原生打印,三种方式(打印带有echarts图的pdf)
  • 可视化大屏实现全屏或非全屏
  • 继电保护与安全自动装置:电力系统安全的守护神
  • Windows 安装 FFmpeg 新手教程(附环境变量配置)
  • ProfiNet转Ethernet/IP网关选型策略适配西门子S7-1500与三菱变频器的关键参数对比
  • Oracle Apps R12——报表入门2:单表——报表开发流程
  • .NET外挂系列:6. harmony中一些实用的反射工具包
  • 大模型高效微调方法综述:P-Tuning软提示与lora低秩微调附案例代码详解
  • word设置如“第xx页 共xx页”格式的页码
  • 本地分支git push 报错 fatal: The current branch XXXX has no upstream branch.
  • 百千鳥VF可变字体 momochidori variable font
  • Lyra学习笔记1地图角色加载流程
  • 塔能高温冰蓄冷技术:工厂能耗精准节能的创新之路
  • window 显示驱动开发-视频内存供应和回收(三)
  • 3D个人简历网站 7.联系我
  • LVGL(lv_textarea文本框控件)
  • feign调用指定服务ip端口
  • 【Linux部署Java服务的那些事】
  • C++之STL--string
  • TCP实现双向通信练习题
  • 人工智能在智能教育中的创新应用与未来展望
  • 【C++模板与泛型编程】模板特化
  • 论文Review 地面分割 GroundGrid
  • KEPServerEX MQTT使用
  • 【Linux】基础开发工具(下)
  • Sa-Token登录权限认证
  • Flume之选择器:复制和多路复用(比喻化理解
  • 频湖脉决全文
  • 科技成果鉴定测试怎么进行?进行鉴定测试有什么好处