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GRU（门控循环单元）神经网络解析与公式推导

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简介：
本文章深入浅出地解析了GRU（门控循环单元）神经网络的工作原理，并详细推导其数学公式，适合对深度学习感兴趣的读者研究参考。 GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络是LSTM 的一种变体，在保持了LSTM 效果的同时简化了结构，因此成为了一种非常流行的循环神经网络类型。与LSTM 相比，GRU 只有两个门：更新门和重置门。其中，更新门决定了前一时刻的状态信息被带到当前状态中的程度；其值越大，则带入的信息越多。而重置门则控制着忽略前一时刻状态信息的程度；该值越小表示忽略了更多的历史信息。

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  • GRU（门控循环单元）神经网络解析与公式推导
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    本文章深入浅出地解析了GRU（门控循环单元）神经网络的工作原理，并详细推导其数学公式，适合对深度学习感兴趣的读者研究参考。 GRU（Gated Recurrent Unit）神经网络是LSTM 的一种变体，在保持了LSTM 效果的同时简化了结构，因此成为了一种非常流行的循环神经网络类型。与LSTM 相比，GRU 只有两个门：更新门和重置门。其中，更新门决定了前一时刻的状态信息被带到当前状态中的程度；其值越大，则带入的信息越多。而重置门则控制着忽略前一时刻状态信息的程度；该值越小表示忽略了更多的历史信息。
     
  • PyTorch实现循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)及门控循环单元网络(GRU)-谢TS的博客.pdf
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    本PDF文档由谢TS编写，详细介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch来构建和训练循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及门控循环单元网络（GRU）。文中通过具体代码示例帮助读者理解和实现这些模型。 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）以序列数据为输入，在沿序列演进方向上递归处理，并且所有循环单元节点按链式连接。RNN具有记忆性，因此在学习序列数据的非线性特征时具有一定优势。此外，还有增强版的长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元网络（GRU），它们拥有更强的记忆能力。
     
  • BP反向传播神经网络详解与公式推导
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  • BP神经网络（含公式推导与实例应用）
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  • LSTM神经网络简介及其公式推导
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    本文简要介绍长短期记忆（LSTM）神经网络的基本概念和工作原理，并详细推导其核心公式，帮助读者理解LSTM在网络中的应用机制。 长短时记忆网络（LSTM）有效地解决了原始循环神经网络的缺陷，在语音识别、图片描述、自然语言处理等多个领域取得了成功应用。本段落将介绍由三个门控机制（输入门、遗忘门、输出门）以及一个单元状态构成的基础LSTM结构。
     
  • 基于卷积神经网络、门控循环单元及注意力机制的多变量回归预测( CNN-GRU-Attention)
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、门控循环单元( GRU)和注意力机制的模型，用于实现高效的多变量时间序列数据回归预测。此方法通过CNN捕捉空间特征，利用GRU处理长期依赖性问题，并借助注意力机制突出关键输入信息，显著提升了预测精度与效果。 代码简介：为了更准确地预测，我们提出了一种基于注意力机制的CNN-GRU预测模型。该模型主要利用一维卷积单元提取数据中的高维特征，并通过GRU学习数据中的时间序列关系，同时引入加强重要的学习方法来实现对超长序列的学习。基于卷积神经网络和多变量回归是处理多个变量之间关系的一种常见深度学习模型，通常包括以下几个步骤：
     
  • 循环神经网络(RNN)
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    循环神经网络（RNN）是一种人工神经网络模型，特别适用于处理序列数据。它通过记忆先前输入信息来影响当前状态输出，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。 李宏毅教授关于RNN循环神经网络的讲解可以帮助学习者更好地理解什么是RNN。
     
  • Elman循环神经网络
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    Elman循环神经网络是一种具有短期记忆功能的人工神经网络模型，通过引入隐含层之间的反馈连接来处理序列数据和时间动态问题。 Elman是一种反馈型神经网络，在前馈式网络的隐含层增加了承接层。
     
  • 神经网络参数更新公式的推导（一）.docx
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    本文档为《神经网络参数更新公式的推导（一）》，详细介绍了在训练神经网络过程中参数更新公式的基本概念和初步推导过程，适合初学者学习。 本段落主要介绍了单隐层网络的发展历程及其在发展期间遇到的问题及相应的解决方案。文章还根据目标函数和网络结构列出了权重和阈值的递推公式，有助于读者加深对神经网络的理解，并为设计自己的网络或目标函数提供指导。