LSTM&GRU原理及pytroch实现

1.LSTM&GRU的原理

https://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/58598296

https://github.com/starflyyy/Gated-Recurrent-Unit-GRU

2.多层LSTM

pytorch里有一个num_layers,是指参数共享之后网络也有不同cell,即相当于隐含层的数目,是指cell串联和mlp很像,即为StackedRNN具体如下图

3.双向RNN

待继续了解https://blog.csdn.net/jojozhangju/article/details/51982254

4.lstm&rnn的实现和改造

源码分析https://zhuanlan.zhihu.com/p/32103001,可以加上自己改写RNNcellhttps://github.com/huyingxi/new-LSTM-Cell

一种实现,但其实现的多层lstm不太对https://github.com/emadRad/lstm-gru-pytorch/

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转载自www.cnblogs.com/yutingmoran/p/11917894.html