GRU簡介及其優缺點及應用
文章簡介:GRU代表門控循環單元,是一種類似LSTM的循環神經網路架構,用於擷取順序資料中的長期依賴關係。與LSTM相比,GRU具有較少的參數,從而降低了計算成本。它由重置門和更新門兩個組成,用於控制資訊的流動。重置門決定了要忘記多少先前的隱藏狀態,而更新門則決定了要添加多少新資訊到當前狀態。 GRU是適用於語言建模、語音辨識和影像字幕等順序資料建模任務的模型。相比LSTM,它擁有更簡單的架構,訓練速度更快,記憶體佔用更少,但仍能有效地捕捉資料中的長期依賴關係。 GRU是如何運作的? GRU(門控循環單元
2024-01-25評論 0204