趋近智
开发门控循环单元(GRU)的一个原因是为了构建一种门控循环单元,它能够像LSTM一样处理长距离依赖,但结构更简单,因此计算效率更高。这种效率主要源于GRU相对于LSTM单元的复杂度降低。造成这种差异的因素得到分析。
影响GRU效率的最直接原因在于它与相同隐藏状态大小的LSTM单元相比,参数数量更少。我们回顾一下它们的结构:
设 为输入特征维度, 为隐藏状态维度。
对于一个LSTM单元,近似的参数(权重和偏置)数量是: “4”来自于四种变换(输入门、遗忘门、输出门、候选细胞状态)。每种变换都涉及将连接后的输入 (维度 )和前一个隐藏状态 (维度 )映射到隐藏维度 的权重,再加上一个维度为 的偏置向量。
对于一个GRU单元,近似的参数数量是: “3”来自于三种变换(重置门、更新门、候选隐藏状态)。结构相似,但与LSTM相比少了一种与门控相关的变换。
这意味着一个GRU单元通常比相同隐藏状态大小的LSTM单元少大约 25% 的参数。
比较LSTM和GRU单元中核心变换所涉及的近似参数组数量。
参数 (parameter)数量更少直接意味着每个时间步所需的计算量更少。LSTM和GRU的主要运算都涉及矩阵乘法(输入/隐藏状态与权重 (weight)矩阵之间)和元素级操作(用于门控激活和状态更新)。
由于GRU每个时间步执行三次主要矩阵乘法运算,而LSTM是四次,因此它需要的浮点运算(FLOPs)更少。这种减少适用于前向传播(计算隐藏状态)和反向传播 (backpropagation)(通过时间反向传播在训练期间计算梯度)。
尽管确切的速度提升取决于特定的硬件、软件实现(如cuDNN优化)和模型维度,GRU通常在每个时间步执行得更快。
重要的是要记住,计算效率只是模型选择的一个方面。尽管GRU通常比LSTM更快、更轻量,但LSTM凭借其独立的细胞状态和输出门,有时在需要建模特别复杂或长距离依赖的任务上能提供稍好的性能。GRU和LSTM之间的选择通常需要进行实际评估,权衡计算资源需求与期望的预测性能,我们将在下一节中进一步讨论。
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