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GRU神经网络理解

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更新门、重置门、学习与输出

注:一般来说,x_t 是在时间步 t 上的数值特征集合,比如股价预测模型中,x_t 是t时刻股价

这里为了理解,假设h_{t-1}是已有课程的学习笔记,x_t表明我们要学习机器学习这一课程

h_{t-1}= 【高数,线代,概率论,音乐欣赏,Python编程】

x_t = 【机器学习】

1.重置门:控制筛选,判断哪些是对于机器学习有用的笔记,参与本轮学习

高数、线代、概率论、Python编程与机器学习相关性较强,而音乐欣赏与之无关

r_t = 【0.5,0.9,0.6,0,1.0】,这个向量表示对机器学习的有用程度,之后与h_{t-1}相乘进行筛选

2.更新门:哪些内容是有用的需要保留到未来

h_{t-1}= 【高数,线代,概率论,音乐欣赏,Python编程

z_t = 【1,1,1,0,1】

我的理解(不知道对不对):重置门和更新门的计算方式类似,但神经网络训练参数不同。用处也不同,重置门用于参与本轮的学习,更新门用于判断哪些信息需要保留到未来。

3.学习

(1)r_th_{t-1}对应相乘,即

r_t = 【0.5,0.9,0.6,0,1.0】

h_{t-1}= 【高数,线代,概率论,音乐欣赏,Python编程】

r_t \cdot h_{t-1} = 【0.5高数,0.9线代,0.6概率论,0,Python编程】

(2)加入x_t,即

【0.5高数,0.9线代,0.6概率论,机器学习,Python编程】

(3)tanh相当于对以上笔记进行学习,学习的结果笔记用h_{t}^{'}表示

h_{t}^{'} = 【微积分,矩阵乘法,假设检验,决策树,Python】

4.输出

对于学习后的结果与之前的笔记具有重复性,所以需要删除重复内容。删除的依据就是1-z_t,即删除已确定有用的笔记。再与确定有用的笔记进行向量拼接。

h_{t-1}=【高数,线代,概率论,音乐欣赏,Python编程】

z_t = 【1,1,1,0,1】

h_{t-1}\cdot z_t = 【高数,线代,概率论,0,Python编程】

h_{t}^{'} = 【微积分,矩阵乘法,假设检验,决策树,Python】

1-z_t = 【0,0,0,1,0】

h_{t}^{'} \cdot (1-z_t) =  【0,0,0,决策树,0】

向量拼接

最终结果h_{t}=【高数,线代,概率论,决策树,Python】

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