彻底搞懂深度学习：循环神经网络

彻底搞懂深度学习-循环神经网络(RNN、LSTM、GRU)

一、RNN - 神经网络有了记忆

二、LSTM - 学会了选择性记忆

三、GRU - 简化的艺术

GRU的设计思路是什么？

LSTM证明了门机制的有效性，但也暴露了一个问题：我们真的需要这么复杂吗？

GRU的想法很直接：能不能在保持LSTM优点的同时，让结构更简单？

GRU做了三个关键简化：

两个门就够了：把LSTM的三个门合并成两个

一个状态足矣：不需要单独的细胞状态

更少参数：大约是LSTM参数的75%