Arquivos Gated Recurrent Unit - Deep Learning Book

Capítulo 53 – Matemática na GRU, Dissipação e Clipping do Gradiente

A capacidade da rede GRU de manter dependências ou memória de longo prazo decorre dos cálculos na célula na GRU para produzir o estado oculto. As LSTMs têm dois estados diferentes passados entre as células – o estado da célula e o estado oculto, que carregam a memória de longo e curto prazo, respectivamente – …

Capítulo 52 – Arquitetura de Redes Neurais Gated Recurrent Unit (GRU)

Neste capítulo estudaremos um tipo realmente fascinante de rede neural. Introduzido por Cho, et al. em 2014, a GRU (Gated Recurrent Unit) visa resolver o problema da dissipação do gradiente que é comum em uma rede neural recorrente padrão. A GRU também pode ser considerada uma variação da LSTM porque ambas são projetadas de maneira …