问题描述
我正在使用cblas库在iOS设备中实现GRU。我使用了Wiki中的GRU公式，也使用了我在Coursera上学到的Wikipedia中的公式。我发现在我的实现和tf.Keras中具有相同权重的结果是不同的。调试后，我发现Keras和Torch中的GRU使用不同的公式来计算h_t：
接下来在Wiki公式中：
h_t =（1-z）* h_t_prevIoUs + z * h_tilda。
在Keras和Torch中时：
h_t =（1-z）* h_tilda + z * h_t_prevIoUs。
有人可以解释为什么他们与众不同吗？从逻辑上说，更新门乘以新值（我想从新值更新什么），不是吗？ 有趣的是，MPSGRUDescriptor具有flipOutputGates变量，可以通过这两个公式来处理此拐杖。
解决方法
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