Lstm和Gru的原理
参考回答：
Lstm由输入门,遗忘门,输出门和一个cell组成。第一步是决定从cell状态中丢弃什么信息,然后在决定有多少新的信息进入到cell状态中,最终基于目前的cell状态决定输出什么样的信息。
Gru由重置门和跟新门组成,其输入为前一时刻隐藏层的输出和当前的输入,输出为下一时刻隐藏层的信息。重置门用来计算候选隐藏层的输出,其作用是控制保留多少前一时刻的隐藏层。跟新门的作用是控制加入多少候选隐藏层的输出信息,从而得到当前隐藏层的输出。
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本文向大家介绍LSTM和GRU？相关面试题，主要包含被问及LSTM和GRU？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 lstm如何来防止梯度爆炸和梯度消失的？ 针对RNN, 要解决梯度爆炸可以使用梯度裁剪的方式来进行，而对于梯度消失，由于 传统的RNN是用覆盖的的方式计算状态： ，也就是说，这有点类似于复合函数，那么根据链式求导的法则，复合函数求导：设f和g为x的可导函数，则 ，他们是一种乘积的
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本文向大家介绍LSTM原理，与GRU区别相关面试题，主要包含被问及LSTM原理，与GRU区别时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： LSTM算法全称为Long short-term memory，是一种特定形式的RNN（Recurrent neural network，循环神经网络），而RNN是一系列能够处理序列数据的神经网络的总称。 RNN在处理长期依赖（时间序列上距离较远的节点
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医生说 形状的大小（num\u layers*num\u directions，batch，hidden\u size）：包含t=seq\u len的隐藏状态的张量 现在，批次和hidden_size维度几乎不言自明。不过，第一个维度仍然是个谜。 我假设所有层的所有“最后一个单元”的隐藏状态都包含在该输出中。但是，例如，“最上层”中“最后一个单元格”的隐藏状态的索引是什么<代码>h\u n[-1]
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本文向大家介绍RNN梯度消失问题,为什么LSTM和GRU可以解决此问题相关面试题，主要包含被问及RNN梯度消失问题,为什么LSTM和GRU可以解决此问题时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： RNN由于网络较深,后面层的输出误差很难影响到前面层的计算,RNN的某一单元主要受它附近单元的影响。而LSTM因为可以通过阀门记忆一些长期的信息,相应的也就保留了更多的梯度。而GRU也可通过重
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根据我到目前为止的理解，在为序列分类任务训练RNN/LSTM模型后，我可以通过以下两种方式进行预测， 获取最后一个状态并使用softmax层进行预测 总的来说，有什么理由选择一个而不是另一个？或者这取决于应用程序？此外，如果我决定使用第二种策略，我应该为每个时间步使用不同的softmax层，还是为所有时间步使用一个softmax层？