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人工智能(Pytorch)搭建模型3-GRU网络的构建,构造数据实现训练过程与评估_gru模型

gru模型

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(Pytorch)搭建模型3-GRU网络的构建,构造数据实现训练过程与评估,让大家了解整个训练的过程。

一、GRU模型

GRU(Gated Recurrent Unit,门控循环单元)是一种循环神经网络(RNN)的变体,用于处理序列数据。对于每个时刻,GRU模型都根据当前输入和之前的状态来推断出新状态,从而输出预测结果。与传统的RNN模型不同,在GRU模型中添加了两个门控机制,即「重置门」和「更新门」,来控制模型在推断时候保留多少历史信息。

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举个例子:假设任务是让模型学习一段句子并预测它的下一个单词是什么。在传统的RNN模型中,模型在处理较长的序列时会出现梯度消失/爆炸的问题。而在GRU模型中,我们引入了两个门控机制。第一个是重置门,负责让模型忘记历史状态中的某些信息,以便有更好的记忆和推断。第二个是更新门,它决定了这时刻的门口该有多大程度打开,来控制历史信息的保留。因此,GRU模型不仅能够自动地提取各种长期依赖性,而且计算复杂度较低、训练效果也比传统的RNN模型更好。

二、GRU计算过程

在GRU的简化形式中,一个输入的序列被送入GRU网络,每一个时刻是一个单独的向量或一个含多个元素的序列。每一个时刻网络会读入一个输入向量,计算出当前的隐含状态,并把这个状态传递到下一个时刻。每一个时刻的计算包括三个部分࿱

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