文件名称:
《动手学——循环神经网络进阶、梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测、过拟合、欠拟合及其解决方案》笔记
开发工具:
文件大小: 145kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：《动手学——循环神经网络进阶》笔记
GRU
时间步数较大或者较小时，循环神经网络梯度较容易出现梯度衰减/梯度爆炸。
虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但没法解决梯度衰减问题。
所以提出⻔控循环神经⽹络GRU，来捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系
RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT）
⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系
RNN:
Ht=ϕ(XtWxh+Ht−1Whh+bh)
GRU:
Rt=σ(XtWxr+Ht−1Whr+br)
Zt=σ(XtWxz+Ht−1Whz+bz)
Ht=tanh(XtWxh+(Rt⊙Ht−1)Whh+bh)
Ht=Zt⊙Ht−1
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