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GRU（GatedRecurrent）神经网络介绍及公式推导
GRU（GatedRecurrent）神经网络介绍及公式推导
GRU（GatedRecurrentUnit）神经网络是LSTM的一个变体，GRU在保持了LSTM的效果同时又使结构愈加简单，是一种非常流行RNN神经网络，它只有两个门了，分别为更新门tz和重置门tr。
更新门控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，值越大前一时刻的状态信息带入越多。
重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度，值越小说明忽略得越多。
本软件ID:10528847
GRU（GatedRecurrentUnit）神经网络是LSTM的一个变体，GRU在保持了LSTM的效果同时又使结构愈加简单，是一种非常流行RNN神经网络，它只有两个门了，分别为更新门tz和重置门tr。
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重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度，值越小说明忽略得越多。
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-深度学习
评论信息
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doper:写的太抽象了，步骤可以写全一点，不然别人看不懂2019-08-01 -
jiangix:写的很好，学习了2019-05-16
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whateverme:写的还不错，GRU反向推导2019-03-05
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