GRU python 激活函数

GRU模型中使用Sigmoid函数而不是ReLU函数作为激活函数的原因是，Sigmoid函数的输出范围在0到1之间，可以将输出结果映射为概率值，适用于需要对输入进行概率建模的任务，如二分类。而ReLU函数则没有输出范围的限制，可以处理更广泛的输入范围，适用于需要处理非概率性质的任务，如图像分类。

另外，GRU模型引入了重置门和更新门，这两个门控制了模型在每个时间步的信息流动。重置门决定了过去信息对当前状态的影响程度，而更新门决定了过去状态对当前状态的影响程度。通过使用Sigmoid函数作为激活函数，可以将门的输出值限制在0到1之间，使得模型能够动态地决定是否保留过去的信息或更新当前的状态。

总结来说，GRU模型中使用Sigmoid函数作为激活函数是为了适应需要概率建模和动态门控制的任务需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [RNN改进_GRU_LSTM基本原理及辨析、GRU激活函数为什么使用Sigmoid而不是ReLU](https://blog.csdn.net/jump882/article/details/123741482)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Recurrent-Neural-Networks:使用 Python 和 Theano 实现的用于对序列数据进行建模的循环神经网络](https://download.csdn.net/download/weixin_42109178/19361585)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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