【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。
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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