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。
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：
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