大家好，我是微學(xué)AI，今天給大家介紹一下人工智能(Pytorch)搭建模型3-GRU網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,構(gòu)造數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練過(guò)程與評(píng)估，讓大家了解整個(gè)訓(xùn)練的過(guò)程。
一、GRU模型
GRU（Gated Recurrent Unit，門(mén)控循環(huán)單元）是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的變體，用于處理序列數(shù)據(jù)。對(duì)于每個(gè)時(shí)刻，GRU模型都根據(jù)當(dāng)前輸入和之前的狀態(tài)來(lái)推斷出新?tīng)顟B(tài)，從而輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。與傳統(tǒng)的RNN模型不同，在GRU模型中添加了兩個(gè)門(mén)控機(jī)制，即「重置門(mén)」和「更新門(mén)」，來(lái)控制模型在推斷時(shí)候保留多少歷史信息。
舉個(gè)例子：假設(shè)任務(wù)是讓模型學(xué)習(xí)一段句子并預(yù)測(cè)它的下一個(gè)單詞是什么。在傳統(tǒng)的RNN模型中，模型在處理較長(zhǎng)的序列時(shí)會(huì)出現(xiàn)梯度消失/爆炸的問(wèn)題。而在GRU模型中，我們引入了兩個(gè)門(mén)控機(jī)制。第一個(gè)是重置門(mén)，負(fù)責(zé)讓模型忘記歷史狀態(tài)中的某些信息，以便有更好的記憶和推斷。第二個(gè)是更新門(mén)，它決定了這時(shí)刻的門(mén)口該有多大程度打開(kāi)，來(lái)控制歷史信息的保留。因此，GRU模型不僅能夠自動(dòng)地提取各種長(zhǎng)期依賴(lài)性，而且計(jì)算復(fù)雜度較低、訓(xùn)練效果也比傳統(tǒng)的RNN模型更好。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-408894.html
二、GRU計(jì)算過(guò)程
在GRU的簡(jiǎn)化形式中，一個(gè)輸入的序列被送入GRU網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)時(shí)刻是一個(gè)單獨(dú)的向量或一個(gè)含多個(gè)元素的序列。每一個(gè)時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)會(huì)讀入一個(gè)輸入向量，計(jì)算出當(dāng)前的隱含狀態(tài)，并把這個(gè)狀態(tài)傳遞到下一個(gè)時(shí)刻。每一個(gè)時(shí)刻的計(jì)算包括三個(gè)部分?文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-408894.html
到了這里，關(guān)于人工智能(Pytorch)搭建GRU網(wǎng)絡(luò),構(gòu)造數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練過(guò)程與評(píng)估的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
