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门控循环单元GRU

news 2025/9/14 4:59:31

一、GRU提出的背景：

1.RNN存在的问题：

循环神经网络讲解文章

由于RNN的隐藏状态ht用于记录之前的所有序列信息，而对于长序列问题来说ht会记录太多序列信息导致序列时序特征区分度很差（最前面的序列特征因为进行了太多轮迭代往往不太好从ht中提取），因此一些比较靠前但很重要的序列特征在ht中可能就不太被重视，而一些比较靠后但没用的序列特征在ht中被过于关注。

2.GRU的思想：

GRU的思想是如何将隐藏状态ht中一些重要的序列信息给予高的关注，而一些不重要的序列信息给予低的关注。

对于需要关注的序列信息，使用更新门来提高关注度
对于需要遗忘的序列信息，使用遗忘门来降低关注度

二、更新门和重置门：

GRU提出更新门和重置门的思想来改变隐藏状态ht中不同序列信息的关注度。
在这里插入图片描述
更新门和重置门可以分别看做一个全连接层的隐藏层，这样的话上图就等价于两个并排的隐藏层，其中：

每个隐藏层都接收之前时间步的隐藏状态Ht-1和当前时间步的输入batch。
更新门和重置门有各自的可学习权重参数和偏置值，公式含义类似传统RNN。
Rt 和 Zt 都是根据过去的隐藏状态 Ht-1 和当前输入 Xt 计算得到的 [0,1] 之间的量（激活函数）。

三、GRU网络架构：

1.更新门和重置门如何发挥作用：

重置门对过去t个时间步的序列信息（Ht-1）进行选择，更新门对当前一个时间步的序列信息（Xt）进行选择。具体原理如下：

1.1候选隐藏状态H~t：

候选隐藏状态既保留了之前的隐藏状态Ht-1，又保留了当前一个时间步的序列信息Xt。
在这里插入图片描述
因为Rt是一个[0,1] 之间的量，所以Rt×Ht-1是对之前的隐藏状态Ht-1进行一次选择：Rt 在某个位置的值越趋近于0，则表示Ht-1这个位置的序列信息越倾向于被丢弃，反之保留。

综上，重置门的作用是对过去的序列信息Ht-1进行选择，Ht-1中哪些序列信息当前的输出是有用的，应该被保存下来，而哪些序列信息是不重要的，应该被遗忘。

1.2隐藏状态Ht：

在这里插入图片描述
因为Zt是一个[0,1] 之间的量，如果Zt全为0，则当前隐藏状态Ht为当前候选隐藏状态，该候选隐藏状态不仅保留了之前的序列信息，还保留了当前时间步batch的序列信息；如果Zt全为1，则当前隐藏状态Ht为上一个时间步的隐藏状态。

综上，更新门的作用是决定当前一个时间步的序列信息是否保留，如果Zt全为0，则说明当前时间步batch的序列信息是有用的（候选隐藏状态包含之前的序列信息和当前一个时间步的序列信息），保留下来加入到隐藏状态Ht中；如果Zt全为1，则说明当前时间步batch的序列信息是没有用的，丢弃当前batch的序列信息，直接使用上一个时间步的隐藏状态Ht-1作为当前的隐藏状态Ht。（Ht-1仅包含之前的序列信息，不包含当前一个时间步的序列信息）

2.GRU:

GRU网络架构如下，可以看做是三个隐藏层并排的架构。
在这里插入图片描述

四、底层源码：

代码中num_hiddens表示隐藏层神经元个数，由于重置门、更新门的输出维度相同，所以重置门和更新门两个隐藏层的神经元个数也是一样的=num_hiddens。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l# 数据预处理，获取datalodaer和字典
batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)# 初始化可学习参数
def get_params(vocab_size, num_hiddens, device):num_inputs = num_outputs = vocab_sizedef normal(shape):return torch.randn(size=shape, device=device) * 0.01def three():return (normal((num_inputs, num_hiddens)), normal((num_hiddens, num_hiddens)),torch.zeros(num_hiddens, device=device))W_xz, W_hz, b_z = three()W_xr, W_hr, b_r = three()W_xh, W_hh, b_h = three()W_hq = normal((num_hiddens, num_outputs))b_q = torch.zeros(num_outputs, device=device)params = [W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q]for param in params:param.requires_grad_(True)return params# 初始化隐藏状态
def init_gru_state(batch_size, num_hiddens, device):return (torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device),)# 定义门控循环单元模型
def gru(inputs, state, params):W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q = paramsH, = stateoutputs = []for X in inputs:Z = torch.sigmoid((X @ W_xz) + (H @ W_hz) + b_z)R = torch.sigmoid((X @ W_xr) + (H @ W_hr) + b_r)H_tilda = torch.tanh((X @ W_xh) + ((R * H) @ W_hh) + b_h)H = Z * H + (1 - Z) * H_tildaY = H @ W_hq + b_qoutputs.append(Y)return torch.cat(outputs, dim=0), (H,)# 训练
vocab_size, num_hiddens, device = len(vocab), 256, d2l.try_gpu()
num_epochs, lr = 500, 1
model = d2l.RNNModelScratch(len(vocab), num_hiddens, device, get_params,init_gru_state, gru)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)

五、Pytorch版代码：

num_inputs = vocab_size
# 调用pytorch构建网络结构
gru_layer = nn.GRU(num_inputs, num_hiddens)
model = d2l.RNNModel(gru_layer, len(vocab))
model = model.to(device)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)

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