GRU

深度學習中有許多的RNN（循環神經網路）結構，其中LSTM（長短時記憶網路）與GRU（門限遞歸單元）是應用比較廣泛的兩種結構。本文將重點介紹這兩種結構的原理和應用，並提供完整的代碼…

一、GRU的介紹 在研究循環神經網路（Recurrent Neural Network）的過程中，我們不可避免地會遇到某些性能瓶頸。具體來說，在長序列數據中，我們需要對過去的狀態進…

GRU，全稱Gated Recurrent Unit，是一種常用於處理序列數據的神經網路模型。相較於傳統的循環神經網路（RNN），GRU使用了更為複雜的門控機制，可以在循環處理序列…