(GRU) 第11页

WDK学习笔记第一周

文章目录摘要一、对PM2.5预测的论文的总结1.1背景1.2PM2.51.3综述1.4对桂林空气质量文章的总结1.4.1空气质量变化1.4.2污染物扩散的影响因素二、LSTM与GRU原理详述2.1LSTM2.2GRU

原来如此-·2023-01-30 07:34

【深度学习】NLP｜用GRU模型给周董写首歌

示木007·2023-01-30 04:09

RNN、LSTM及GRU的理解学习笔记

参考博客：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/89894058https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9376021.htmlhttp://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/RNNRNN输入维度，输出维度batch_first=True输

꯭A·2023-01-29 14:24

RNN学习笔记（六）-GRU，LSTM 代码实现

RNN学习笔记（六）-GRU，LSTM代码实现在这篇文章里，我们将讨论GRU/LSTM的代码实现。

rtygbwwwerr·2023-01-29 14:19

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第五章（含循环实现手写数字识别）（LSTM、GRU代码详解）

目录1、RNN优点：（记忆性）2、循环神经网络结构与原理3、LSTM（长短时记忆网络）4、GRU5、LSTM、RNN、GRU区别6、收敛性问题7、循环神经网络Pytorch实现（1）RNN、LSTM、GRU

ZDA2022·2023-01-29 14:48

机器学习笔记：GRU

1LSTM复习机器学习笔记RNN初探&LSTM_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客中，我们使用的是这样的一张图来说明LSTM：这里为了和GRU有一个比较，使用如下的图表示LSTM，意思是一样的，绿色和紫色的部分是二者的对照关系

UQI-LIUWJ·2023-01-29 14:17

机器学习笔记（12）图解LSTM与GRU的区别以及各单元公式推导

发现无论哪场面试，LSTM与GRU的细节区分被提问的概率都很高，今天简单分析一下参考资料：https://m.sohu.com/a/336551522_99979179https://www.jianshu.com

是魏小白吗·2023-01-29 14:47

机器学习实战(第二版)读书笔记(2)—— LSTM&GRU

刚接触深度学习半年的时间，这期间有专门去学习LSTM，这几天读机器学习实战这本书的时候又遇到了，感觉写的挺好的，所以准备结合本书写一下总结方便日后回顾。如有错误，欢迎批评指正。一、LSTM优势：可在一定程度上解决RNN短期记忆的问题。注：由于数据在遍历RNN时会经过转换，因此在每个时间步长都会丢失一些信息。一段时间后，RNN的状态几乎没有任何最初输入的痕迹。1.1LSTM神经元图1：LSTM单元如

爱晒太阳的胖子·2023-01-29 14:37

【Pytorch项目实战】之自然语言处理：RNN、LSTM、GRU、Transformer

RecurrentNaturalNetwork，RNN）算法二：长短时记忆神经网络（LongShort-TermMemory，LSTM）算法三：门控循环单元神经网络（GatedRecurrentUnit，GRU

胖墩会武术·2023-01-29 11:11

小小白2333·2023-01-29 08:39

GRU详解

GRU是LSTM的一个变种，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，但是GRU计算更简单，更易于实现。

ZhangJingHuaJYO·2023-01-28 17:31

一文搞懂Attention机制的诞生及发展（原理+代码）

目录前言一、RNN1.1模型介绍1.2不足之处二、LSTM2.1模型介绍2.2不足之处三、Bi-LSTM3.1模型介绍3.2不足之处四、GRU4.1模型介绍4.2不足之处五、Attention5.1模型介绍

Dr.sky_·2023-01-28 13:49

【踩坑】RuntimeError: Input and parameter tensors are not the same dtype, found input tensor with Double

Inputandparametertensorsarenotthesamedtype,foundinputtensorwithDoubleandparametertensorwithFloatgithubissue在GRU

今天NLP了吗·2023-01-28 08:35

再梳理一下seqtoseq，encoder-decoder，attention,transformer的概念

.encoder-decoder模型不是具体的某一种算法，而是一类算法的统称，经常用于NLP领域(比如中文翻英文)在这里，encoder和decoder都可以选择cnn,rnn,lstm,birnn,gru

浅蓝的爽肤水·2023-01-28 08:28

PyTorch笔记 - Recurrent Neural Network(RNN) 循环神经网络

循环神经网络，RNN(RecurrentNeuralNetwork)：记忆单元分类：RNN(RecurrentNeuralNetwork)、GRU(GateRecurrentUnit)、LSTM(LongShort-TermMemory

SpikeKing·2023-01-26 13:42

【Pytorch】21. 循环神经网络RNN和LSTM

文章目录RNNLSTMLSTM架构LearnGate学习门ForgetGate遗忘门RememberGate记忆门UseGate应用门其他架构GatedRecurrentUnit（GRU）PeepholeConnections

阿肉~·2023-01-26 13:12

机器学习_深度学习毕设题目汇总——文本分类

基于主题特征的多标签文本分类方法研究||融合全局和局部特征的文本分类方法研究||BiGRU-CapsNet文本分类模型研究||基于AttentionBi-LSTM的文本分类方法研究||基于Attention-BasedBi-GRU

MetaGrad·2023-01-26 07:31

深入浅出LSTM&GRU

我在深入浅出RNN一文中提过，RNN缺乏对信息的调控机制，无法有效利用已学到的信息（hiddenstate）。RNN机械地将每次学到的新知（hiddenstate）都揉进同一个的hiddenstate并将它随着循环传递下去，这样做虽然可以一直保留句子中每个token的信息，但是，当这种雨露均沾模式，遇到长句时，句首信息在hiddenstate中的占比就会很小，换句话说，它很容易会忘掉长句的句首甚至

A君来了·2023-01-26 03:34

基于pytorch的attention-seq2seq实现机器翻译

按照pytorch官网的seq2seq例子整理了一下，使用GRU作为编解码器实现了带注意力的seq2seq模型，代码和数据集已上传到github（已更新，上传了训练好的模型和测试代码），有需自取：https

Hilbob·2023-01-26 03:10

小小白2333·2023-01-25 15:05

【NLP】文本分类算法-基于字符级的无词嵌入双向循环神经网络（双向 GRU）

大家好，我是小伍哥，文本数据的处理，对于一个风控策略或者算法，我觉得是必须要掌握的技能，有人说，我的风控并不涉及到文本？我觉得这片面了，在非内容风控领域，文本知识也是非常有用的。用户昵称、地址啥的，这种绝大部分风控场景都能遇到；关系网络的节点向量化，基本也是文本处理的思路；行为序列，也能用文本的知识去处理，能捕捉非常有趣模式。在这里开个系：20大风控文本分类算法，去年就已经写的差不多了，现在整理好

风度78·2023-01-25 07:12

VariableX·2023-01-23 19:07

循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）介绍

RNN隐藏层是在从输入到输出的路径上（以观测角度来理解）的隐藏的层，而隐藏状态则是在给定步骤所做的任何事情（以技术角度来定义）的输入，并且这些状态只能通过先前时间步的数据来计算。循环神经网络（Recurrentneuralnetwork,RNN）是具有隐藏状态的神经网络，其通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意长度的时序数据。普通的CNN只能单独的处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有

weixin_45420890·2023-01-23 10:05

为了小论文之跟着李沐学AI(二十)

Encoder和Decoder其实现在发现其实LSTM,GRU就是一个Encoder和Decoder的例子。我们把最后的全链接层想象成解码前，前面的RNN网络想象成编码器。是不是有那味儿了。

70pice·2023-01-22 23:33

基于（CNN-GRU）的时间序列预测程序，预测精度很高

基于（CNN-GRU）的时间序列预测程序，预测精度很高。可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等标记注释清楚，可直接换数据运行。代码实现训练与测试精度分析。ID:8150674120205144

「已注销」·2023-01-22 08:16

基于加注意力机制（CNN-GRU-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高

基于加注意力机制（CNN-GRU-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等标记注释清楚，可直接换数据运行。代码实现训练与测试精度分析。

「已注销」·2023-01-22 08:16

【机器学习】门控循环单元(GRU)

文章目录1.GRU2.

CHH3213·2023-01-22 07:33

门控循环单元GRU

一、动机：关注一个序列并不是每个观察值都是同等重要，只需要记住相关的观察（这需要能关注的机制和能遗忘的机制）。二、门控隐藏状态：普通的循环神经网络和门控循环单元之间的关键区别在于后者支持隐藏状态的门控（或者说选通）。这意味着有专门的机制来确定应该何时更新隐藏状态，以及应该何时重置隐藏状态。这些机制是可学习的，并且能够解决了上面列出的问题。（1）重置门和更新门构造：输入是由当前时间步的输入和前一时间

大白兔奶糖yyds·2023-01-22 07:27

1013门控循环单元GRU

GRU是最近几年提出来的,在LSTM之后,是一个稍微简化的变体,通常能够提供同等的效果,并且计算速度更快在某些情况下,希望存在某些机制能够实现:希望某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息希望某些机制能够跳过隐状态表示中的此类词元希望某些机制能够重置内部状态表示做

不玩游戏的小菜鸡·2023-01-22 07:27

9.1 门控循环单元GRU

文章目录数据导入参数设置模型定义训练简洁实现数据导入参数设置模型定义训练简洁实现

柳家山头号矿工·2023-01-22 07:55

门控循环单元-GRU单元（Gated Recurrent Unit）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程接下来我们将会学习门控循环单元（GatedRecurrentUnit），它改变了RNN的隐藏层，使其可以更好地捕捉深层连接，并改善了梯度消失问题，让我们看一看。如上图的公式，在RNN的时间t处，计算激活值，把这个RNN的单元用图形表示（上图左）。备注：不知道为什么右上角的符号就是显示不出来，这篇文章都会（）代替，有时间会解决这个bug，望谅解。输入（inpu

双木的木·2023-01-22 07:25

门控循环单元（GRU）学习笔记

GRU原理GRU是LSTM网络的一种变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好。GRU有两个门，一个是重置门（resetgate），另一个是更新门（updategate）。

echo_zcc·2023-01-22 07:52

门控循环单元（GRU）

有需要的朋友可以康康✨https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git目录一、背景二、原理1、前向传播（1）重置门和更新门（2）候选隐藏状态（3）隐藏状态（4）输出2、反向传播三、GRU

tt丫·2023-01-22 07:20

RNN 入门教程 Part 4 – 实现 RNN-LSTM 和 GRU 模型

转载-RecurrentNeuralNetworkTutorial,Part4–ImplementingaGRU/LSTMRNNwithPythonandTheanoThecodeforthispostisonGithub.Thisispart4,thelastpartoftheRecurrentNeuralNetworkTutorial.Thepreviouspartsare:Recurrent

dengtiaolu0407·2023-01-20 13:37

李沐动手学深度学习V2-LSTM长短期记忆网络以及代码实现

长短期记忆网络1.介绍长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题，解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（longshort-termmemory，LSTM），它有许多与门控循环单元GRU

cv_lhp·2023-01-20 07:08

莫烦pytorch学习笔记4

莫烦pytorch学习笔记41卷积网络2循环神经网络RNN,LSTM,GRU2.1RNN2.2LSTM2.3RNN分类例子2.4RNN回归例子2.5logistic回归1卷积网络理论：https://blog.csdn.net

dayday学习·2023-01-19 08:48

81.门控循环单元（GRU）以及代码实现

2.门3.候选隐状态4.真正的隐状态5.总结gru引入了两个额外的门，Wxr、Wxz、Wxh都是可学习的参数，这样就是以前RN

chnyi6_ya·2023-01-18 13:37

长短时记忆神经网络(LSTM)——【torch学习笔记】

它与门控递归单元（GRU）的许多特性相同，并且比它早了近二十年。它的设计稍微复杂一些。可以说，它的灵感来自于计算机的逻辑门。为了控制一个存储单元，我们需要一些门。其中一个门需要从单

一个语文不好的NLPer·2023-01-17 15:22

transformer机制讲解_[NLP]Transformer模型解析

该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构，而是只使用attentionlayer和全连接层就达到了较好的效果，同时解决了RNN/LSTM/GRU中的longdependencyproble

青衫古道·2023-01-17 15:52

【论文简述】Learning to Estimate Hidden Motions with Global Motion Aggregation（ICCV 2021）

一、论文简述1.第一作者：ShihaoJiang2.发表年份：20213.发表期刊：ICCV4.关键词：光流、代价体、遮挡区域、全局聚合、GRU5.探索动机：遮挡问题是光流最大的挑战之一。

华科附小第一名·2023-01-17 15:50

【论文简述】High-Resolution Optical Flow from 1D Attention and Correlation（ICCV 2021）

一、论文简述1.第一作者：HaofeiXu2.发表年份：20213.发表期刊：ICCV4.关键词：光流、代价体、自注意力、高分辨率、GRU5.探索动机：小分辨率对于网络性能有影响，并且现实场景中大多为高分辨率的图像

华科附小第一名·2023-01-17 15:50

深度学习理论向应用的过渡课程【北京大学_TensorFlow2.0笔记】学习笔记（十二）——Embedding，LSTM，GRU

实现输入一个字母预测下一个字母（Embedding）使用RNN实现输入四个连续字母预测下一个字母（Embedding）2、使用RNN实现股票预测3、LSTM可以这样理解如何用TF实现LSTM使用LSTM实现股票代码4、GRU

m0_58586235·2023-01-17 15:49

深度学习——门控循环单元GRU（笔记）

在某些情况下，希望存在某些机制能够实现：①能够在一个记忆元里存储重要的早期信息②能够跳过隐状态表示中的此类词元③能够重置内部状态表示1.关注一个序列①不是每个观察值都是同等重要ⅠRNN处理不了太长的序列，因为RNN把序列信息全部放在隐藏状态里面。当时间到达一定的长度的时候，隐藏状态积累过多的信息，不利于相对靠前的信息的提取。Ⅱ序列的每个观察值不是同等重要。对于一个猫的图片的序列突然出现一只老鼠,老

钟楼小奶糕6·2023-01-17 15:49

【论文简述】FlowFormer：A Transformer Architecture for Optical Flow（ECCV 2022）

一、论文简述1.第一作者：ZhaoyangHuang、XiaoyuShi2.发表年份：20223.发表期刊：ECCV4.关键词：光流、代价体、Transformer、GRU5.探索动机：现有的方法对代价体的信息利用有限

华科附小第一名·2023-01-17 15:47

深度学习——长短期记忆网络LSTM（笔记）

长短期记忆网络LSTM：①隐变量模型存在长期信息保存和短期输入缺失问题，解决方法是LSTM②发明于90年代③使用效果和GRU差别不大，但是实现起来复杂1.长短期记忆网络①忘记门Ft：将值朝0减少②输入门

钟楼小奶糕6·2023-01-17 15:16

11.循环神经网络RNN

文章目录一、RNN1、SimpleRNN2、LSTM（1）单元状态流（2）门单元（3）双向RNN3、GRU（门控循环单元）4、实践（1）实现TextRNN，与NLP结合，进行文章分类一、RNN RNN

幼稚的人呐·2023-01-17 14:39

【计算机科学】【2019】基于一维卷积神经网络的时间序列分类

长短时记忆（LSTM）和选通递归单元（GRU）解决了这一问题，但其代价是计算

梅花香——苦寒来·2023-01-17 12:46

Transformer解读和实战

Transformer解读和实战背景循环神经网络(RNN)，LSTM，GRU等循环结构的神经网络已经在NLP应用任务中取得了卓越的表现，循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置考虑计算，产生对应位置的隐藏状态

鸡丝米线·2023-01-17 10:28

2022.1.1 第十二次周报

AMulti-HorizonQuantileRecurrentForecaster》摘要IntroductionMethodNetworkArchitectureLossFunctionTrainingScheme总结二、GRU

杨幂臭脚丫子·2023-01-16 13:59

基于LSTM-GRU的道路交通流量预测系统实现

在交通需求日益增长的今天,一系列的交通问题也相继出现,其中表现最明显的当属交通拥堵问题.为了有效地缓解此问题,智能交通系统(ITS)被广泛应用于动态交通管理中,而短时交通流作为相关交管部门实行管控的重要依据,一直是智能交通系统(ITS)的重点研究内容.准确的短时交通流预测不仅能实现对交通状态的动态把控并据此实施交通诱导,还能为出行者提供实时,具体的道路信息,提高道路通行能力.针对当前道路交通流预测

就是求关注·2023-01-16 08:10

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