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2026/1/12 20:57:25 网站建设 项目流程
南山网站建设设计,做网站联盟,百度seo建议,溧阳城乡建设局网站构筑 AI 理论体系:深度学习 100 篇论文解读 第十八篇:LSTM 的精简替代——门控循环单元 GRU (2014) I. 论文背景、核心命题与作者介绍 💡 在 LSTM (1997) 统治序列建模领域十多年后,研究人员开始探索更高效、参数更少的门控循环网络结构。LSTM 的三个门和细胞状态虽然功…构筑 AI 理论体系:深度学习 100 篇论文解读第十八篇:LSTM 的精简替代——门控循环单元 GRU (2014)I. 论文背景、核心命题与作者介绍 💡在LSTM (1997)统治序列建模领域十多年后,研究人员开始探索更高效、参数更少的门控循环网络结构。LSTM 的三个门和细胞状态虽然功能强大,但也导致其计算成本高、参数量大,且结构复杂。Kyunghyun Cho及其团队在2014 年提出了门控循环单元(GRU),它是对 LSTM 结构的一次精简和融合。GRU 将 LSTM 的三个门减少为两个门,并取消了独立的细胞状态,使其在保持对长期依赖的捕获能力的同时,拥有更高的计算效率。核心作者介绍作者国籍机构(2014 年时)核心贡献Kyunghyun Cho (赵竟玄)韩国University of Montreal (Yoshua Bengio 团队)提出了 GRU,后在纽约大学任职,是自然语言处理领域的关键人物。Yoshua Bengio加拿大University of Montreal深度学习三巨头之一,GRU 论文的共同作者。信息项详情论文题目Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation发表年份2014 年出版刊物EMNLP (Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)核心命题如何设计一种更简洁高效的循环单元,在不使用独立的细胞状态和三个门的情况下,依然能有效解决标准 RNN 的梯度消失问题和长期依赖问题?II. 核心机制:两个门和隐藏状态融合 ⚙️GRU 的核心在于其结构上的简化,它将 LSTM 的三个门和两个状态(隐藏状态hth_tht​和细胞状态CtC_tCt​)融合为两个门和一个单一的隐藏状态hth_tht​。1. 门的数量减少和融合GRU 只有两个门:门名称对应 LSTM 的融合功能作用更新门 (ztz_tzt​)遗忘门 + 输入门决定保留多少旧信息,引入多少新信息。ztz_tzt​接近 1 时,倾向于保留旧的隐藏状态ht−1h_{t-1}ht−1​;接近 0 时,倾向于用新的候选隐藏状态h~t\tilde{h}_th~t​完全覆盖旧状态

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