GRU（Gated Recurrent）神经网络介绍及公式推导

GRU 神经网络 Gated Recurr

GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络是LSTM 的一个变体，GRU 在保持了LSTM 的效果同时又使结构更加简单，是一种非常流行RNN 神经网络，它只有两个门了，分别为更新门t z 和重置门tr 。更新门控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，值越大前一时刻的状态信息带入越多。重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度，值越小说明忽略得越多。

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评论信息

doper :

写的太抽象了，步骤可以写全一点，不然别人看不懂
2019-08-01
jiangix :

写的很好，学习了
2019-05-16
whateverme :

写的还不错，GRU 反向推导
2019-03-05

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