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上传时间: 2021-01-06
详细说明：文章目录GRULSTM深度循环神经网络双向循环神经网络
GRU
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
GRU:
Rt=σ(XtWxr+Ht−1Whr+br)Zt=σ(XtWzr+Ht−1Whz+bz)H^t=tanh(XtWxh+(Rt⨀Ht−1)Whh+bh)Ht=Zt⨀Ht−1+(1−Zt)⨀H^t
R_t = \sigma(X_tW_{xr}+H_{t-1}W_{hr}+b_r)\\
Z_t = \sigma(X_tW_{zr}+H_{t-1}W_{hz}+b_z)\\
\hat{H}_t = tanh(X_
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