RNN改進(jìn)

內(nèi)容包括：

GRU
LSTM
雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

GRU

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$Z_t = \sigma(X_tW_{xz} +H_{t-1}W_{hz} + b_z)$

$\widetilde{H_t} = tanh(X_tW_{xh} +(R_t\cdot H_{t-1})W_{hh} + b_h$

$H_t = Z_t\cdot H_{t-1} + (1 - Z_t) \cdot \widetilde{H_{t}}$

R為重置門潭辈，重置門有助于捕捉時(shí)間序列里短期的依賴關(guān)系
Z為更新門，更新門有助于捕捉時(shí)間序列里長期的依賴關(guān)系

LSTM

遺忘門:控制上一時(shí)間步的記憶細(xì)胞

輸入門:控制當(dāng)前時(shí)間步的輸入

輸出門:控制從記憶細(xì)胞到隱藏狀態(tài)

記憶細(xì)胞：?種特殊的隱藏狀態(tài)的信息的流動(dòng)

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$I_t = \sigma(X_tW_{xi} + H_{t-1}W_{hi} + b_i)$

$F_t = \sigma(X_tW_{xf} + H_{t-1}W_{hf} + b_f)$

$O_t = \sigma(X_tW_{xo} + H_{t-1}W_{ho} + b_o)$

$\widetilde{C_{t}} = tanh(X_tW_{xc} + H_{t-1}W_{hc} + b_c)$

$C_t = F_t \cdot C_{t-1}+ I_t \cdot \widetilde{C_{t}}$

$H_t = O_t \cdot tanh(C_t)$

雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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