今日大綱 GRU介紹 程式碼 GRU 介紹 今天將介紹的模型也是RNN的變形,LSTM的簡易版,將遺忘閥(forget gate)與輸入閥(input ga...
今天沒有引言,但是有梗圖 前天的文章介紹了基本的循環神經網路RNN,但RNN的致命缺點是容易導致梯度下降或是梯度爆炸。為了要解決這個問題,必須在以下兩點...
今天介紹使用 GRU 進行時間序列預測,一樣採用我們最愛的股價資料集!! 今日大綱 GRU 介紹 門控機制 與 LSTM 比較 實作注意事項 GRU...
一. LSTM的問題 LSTM雖然非常強大,但LSTM也是有一個問題,就是計算時間較久導致執行速度較慢,畢竟它需要三個門都計算過~時間就是金錢,所以就產生了GR...
GRU vs. LSTM LSTM 在一個單一單元中要完成很多的操作。當使用更大的網絡時,與循環神經網絡RNN相比,訓練時間將顯著地增加。如果想要減少你的訓練時...