人工智能算法工程师(中级)课程12-PyTorch神经网络之LSTM和GRU网络与代码详解1

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(中级)课程12-PyTorch神经网络之LSTM和GRU网络与代码详解。在深度学习领域,循环神经网络(RNN)因其处理序列数据的能力而备受关注。然而,传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸的问题,这使得它在长序列任务中的表现不尽如人意。为了解决这一问题,长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)应运而生。本文将详细介绍LSTM和GRU网络的原理、运行过程、区别及应用场景。
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文章目录

  • 一、LSTM网络原理及运行过程
    • 1. 原理
    • 2. 运行过程
  • 二、GRU网络原理及运行过程
    • 1. 原理
    • 2. 运行过程
  • 三、LSTM和GRU的区别:
    • 1. LSTM和GRU的结构差异
    • 2. 参数数量
    • 3. 计算复杂度
  • 四、应用场景
  • 五、LSTM和GRU的代码实现
  • 六、总结

一、LSTM网络原理及运行过程

1. 原理

LSTM网络通过引入三个门(输入门、遗忘门和输出门)来控制信息的流动,从而有效地解决梯度消失和梯度爆炸问题。
(1)输入门:控制新输入信息的流入
(2)遗忘门:控制旧信息的保留
(3)输出门:控制输出信息

2. 运行过程

LSTM网络的运行过程可用以下公式表示:
(1)输入门:
i

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