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Simple to GRU

在学习GRU之前应该先学习LSTM的原理,因为GRU就是Lstm的变体,而GRU以轻便简洁的优势应用于更多的场合。原论文 GRU结构 和LSTM不同,GRU主要由两个门组成:重置门,更新门。大概思路和LSTM相似,主要是将需要的信息获取,而舍弃不需要的信息。但GRU的结构更加简单,参数相比与LSTM要少很多。 r用来重置,z用来更新(同样使用sigmoid激活函数): 将重置分类r与h相乘...