从 RNN 到 LSTM (Short-Term Memory)
- 理论上循环神经网络可以支持任意长度的序列,然而在实际中,如果序列过长会导致优化时出现梯度消散(the vanishing gradient problem)的问题,在实际中一把会规定一个最大长度,当序列长度超过规定长度后会对序列进行截断;
1. variant:GRU(gated recurrent unit)
- zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt])
- rt=σ(Wr⋅[ht−1,xt])
- h~t=tanh(W⋅[rt∗ht−1,xt])
- ht=ht−1∗(1−zt)+h~t∗zt
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