2018年12月22日 · 大家好，欢迎来到长短期记忆 (LSTM)和门控循环单元 (GRU)的图解指南。 我是Michael，我是AI语音助手空间的机器学习工程师。 在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的直觉开始。 然后，我将解释LSTM和GRU的内部机制。 如果你想了解这两个网络背后发生了什么，那么这篇文章就是为你准备的。 本来这里有个视频的，不过油管上不了，给个地址给大家，大家各自想办法吧：https://youtu.be/8HyCNIVRbSU。 循环神经网络受短期记忆的影响，如果序 …

2020年5月20日 · LSTM和GRU的提出是为了解决传统RNN遇到的短期记忆问题，它们内部具有称为“门”的机制，可以调节信息的流动。 这些“门”可以通过学习知道输入数据序列中那部分是重要的需要保留，那部分可以丢弃。 通过这样的“门”，相关信息可以沿序列的长链传递下去从而进行预测。 几乎所有基于递归神经网络的技术成果都是通过这两个网络实现的。 LSTM和GRU可以用于语音识别、语音合成以及文本生成，甚至可以用它们来为视频生成字幕。 下面，我们通过图示对 …

long short-term memory (LSTM) gated recurrent units (GRU) 下面是插图中使用的各个图例的说明. NOTE：动画展示的是在某个时刻(indexed by t)RNN cell 内部的处理，示例中input size=3,hidden units =2,batch size=1。 Vanilla RNN. t--time step ; X--input ; h--hidden state ; length of X--dimension of input

本文主要研究了维尼拉循环神经（RNN）、 长短期记忆 （LSTM）和门控循环单元（GRU）这三个网络，介绍的比较简短，适用于已经了解过这几个网络的读者（并且建议在阅读本文之前阅读Michael的文章）。请读者注意，下面的动画是按顺序排列的，读者请依序查看。

2022年8月25日 · 最近，国外有一份关于LSTM及其变种GRU（Gated Recurrent Unit）的图解教程非常火。教程先介绍了这两种网络的基础知识，然后解释了让LSTM和GRU具有良好性能的内在机制。

GRU（Gate Recurrent Unit）门控循环单元，是循环神经网络（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比，GRU内部的网络架构较为简单。

LSTM的核心概念是Cell States和各种Gates。 Cell State在整个序列的处理过程中都携带相关的信息，即使较早时刻的信息也可以很好的保留，从而降低了短期记忆问题的影响。

2019年4月25日 · 长短期记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络RNN，设计用来解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。

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2019年1月7日 · 本文主要研究了维尼拉循环神经（RNN）、长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）这三个网络，介绍的比较简短，适用于已经了解过这几个网络的读者（并且建议在阅读本文之前阅读Michael的文章）。