有沒有MATLAB中gru函數的源碼？

Question

如題，有沒有MATLAB中gru函數的源碼？
想查找y=（train，h0，gw，grw，gb）中後三個參數的意義

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在MATLAB中，Gated Recurrent Unit (GRU) 通常不是作为一个内置函数提供，而是作为深度学习工具箱的一部分实现。如果你正在使用的是MathWorks官方的Deep Learning Toolbox，那么你可以查看其内部实现。然而，这个库的源码是封闭的，用户并不能直接访问到具体的GRU函数源代码。

不过，我可以为你解释GRU中的后三个参数的意义，并且给你一个简单的GRU单元的实现示例。GRU的主要组成部分包括门控机制：更新门（update gate）、重置门（reset gate），以及候选向量（candidate vector）。这些概念用于控制信息流过隐藏状态。

后三个参数通常对应于GRU层的权重矩阵：

1. gw：也可能是Wz，代表更新门的权重矩阵，它决定哪些输入信息将被用来更新当前的隐藏状态。
2. grw：可能表示为Wr，这是重置门的权重矩阵，用于确定哪些先前的隐藏状态信息应该被丢弃。
3. gb：可能是bz或br，表示偏置项，对于每个门控机制都有一个独立的偏置值，它们可以看作是线性变换中的常数项。

GRU的基本计算过程如下：

• 更新门（Update Gate）：

  z = sigmoid(Wz * [x; h] + bz)
  

• 重置门（Reset Gate）：

  r = sigmoid(Wr * [x; h] + br)
  

• 候选向量（Candidate Vector）：

  c = tanh(Wc * [r*h; x] + bc)
  

• 更新后的隐藏状态（Updated Hidden State）：

  h' = (1 - z) * h + z * c
  

这里，x是输入，h是前一时刻的隐藏状态，h'是新的隐藏状态，而sigmoid()和tanh()分别是对输入进行激活处理的函数。

由于MATLAB Deep Learning Toolbox的源码不可见，我们可以手动实现一个简单的GRU单元：

function [h', c] = simple_gru(x, h, Wz, Wr, Wc, bz, br, bc)
    % 计算更新门
    z = 1 ./ (1 + exp(-Wz * [x; h] - bz));
    
    % 计算重置门
    r = 1 ./ (1 + exp(-Wr * [x; h] - br));
    
    % 计算候选向量
    c = tanh(Wc * [r .* h; x] + bc);
    
    % 更新隐藏状态
    h' = (1 - z) .* h + z .* c;
end

这段代码定义了一个名为simple_gru的函数，它接受输入、前一时刻的隐藏状态以及相应的权重矩阵和偏置项。注意，这里的实现没有考虑批量处理，如果你想在实际项目中使用，可能需要修改以适应多样本批量处理的需求。

如果你想要完整的GRU层实现，这通常会涉及到更多的细节，比如如何处理多个时间步的输入序列，如何初始化权重和偏置，以及如何与其它层组合成一个完整的网络结构等。这些功能通常由深度学习框架如TensorFlow、PyTorch或Keras提供。如果你对这些框架感兴趣，我可以帮你理解如何在这些框架中构建GRU层。