GRU（Gated Recurrent Unit）初探
在處理序列任務的時候，由於RNN存在梯度消失和梯度爆炸的原因： 梯度消失：RNN梯度消失是因爲激活函數tanh函數的倒數在0到1之間，反向傳播時更新前面時刻的參數時，當參數W初始化爲小於1的數，則多個(tanh函數’ * W)相乘，將導致求得的偏導極小（小於1的數連乘），從而導致梯度消失。 梯度爆炸：當參數初始化爲足夠大，使得tanh函數的倒數乘以W大於1，則將導致偏導極大（大於1的數連乘），從而
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