56 门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】

深度学习学习笔记
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门控循环单元GRU
GRU和LSTM 实际上效果差不多。

做RNN处理不了太长序列，因为信息都在隐藏状态中，如果序列太长隐藏状态就累计太多东西，对前面的信息就不太好抽取信息。

序列中每个观察值都不是同等重要，实际句子中也就是关键字和关键句比较重要。门控神经网络，通过一些门控单元，去选择一些比较重要的关注的地方。
有两种门，更新门：这个数据比较重要，尽量的放到隐藏层里面；重置门：不太重要的部分，可以忘记掉。
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门：**一个层，σ（sigmoid将值变为0-1之间）
Rt和Zt两个门。
Ht-1 、Xt 并在一起，进入一个全连接成，然后得到输出。

**候选隐状态：**使用tanh作为激活函数。 【圈】按元素乘法的意思。Rt是一个0-1的值，Rt靠近0的话，变向0，就是将上一个隐藏层的信息全忘掉。Rt=0的话，从0初始化开始；Rt=1，上一层隐藏层信息全要。所以Rt 是一个控制单元，控制上一层的信息给到下一层信息。

隐状态: 真正的隐状态，Zt按元素点乘Ht-1（上一层的隐藏层状态），加上（1-Zt）点乘候选隐藏层状态。

可学习权重是之前RNN的2-3倍。
两个门是控制单元，重置门用来控制新隐藏状态要用到多少过去隐藏状态的信息；更新门新的隐藏状态要用到当前新的隐藏信息多少。因为它们的值都是在0-1区间。