Bi-GRU

NLP 04(GRU)

一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象，同时它的结构和计算要比LSTM更简单,它的核心结构可以分为两个部分去解析:更新门、重置门GRU的内部结构图和计算公式:1.1更新门&重置门Bi-GRU
Darren_pty·2023-09-30 21:03

循环神经网络及Pytorch实现

目前的RNN模型有传统的RNN模型、GRU模型、LSTM模型、Bi-GRU模型、Bi-LSTM模型。正因为RNN模型中上一层的输出也是下一层的输入，所以RNN模型不能进行并行计算。
头发慢点掉的小马·2023-02-24 10:45

Bi-GRU sequence classification使用不同池化/解码方式实现预测任务

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文介绍使用PyTorch的Bi-GRU模型实现sequenceclassification（在NLP中一般就是文本分类任务）时，对GRU输出以不同池化方式获得sequence
诸神缄默不语·2022-12-13 10:53

024 基于双向门控递归单元网络的癫痫发作检测2022

为了方便癫痫的诊断和治疗，提出了一种基于双向门控递归单元(bi-GRU)神经网络的癫痫自动检测方法。首先，将小波变换应用于脑电信号的滤波预处理。然后计算信号在几个特定频段的相对能量，并将其输入
爱吃榴莲的妹妹·2022-12-04 07:58

Pytorch 中 Bi-GRU / Bi-LSTM 的输出问题

  在PyTorch中，GRU/LSTM模块的调用十分方便，以GRU为例，如下：importtorchfromtorch.nnimportLSTM,GRUfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnp#[batch_size,seq_len,input_feature_size]random_input=Variable(torch.FloatTen
双听·2021-06-21 20:11

用Bi-GRU语义解析，实现中文人物关系分析

作者|李秋键责编|Carol封图|区块链大本营（blockchain_camp）语义解析作为自然语言处理的重要方面，其主要作用如下：在词的层次上，语义分析的基本任务是进行词义消歧；在句子层面上，语义角色标注是所关心的问题；在文章层次上，指代消解、篇章语义分析是重点。而实体识别和关系抽取是构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。关系抽取可以简单理解为一个分类问题：给定两个实体和两个实体共同出现的句
AI科技大本营·2020-08-19 20:05

用Bi-GRU语义解析，实现中文人物关系分析 | 附完整代码

作者|李秋键责编|Carol来源|AI科技大本营（ID:rgznai100）语义解析作为自然语言处理的重要方面，其主要作用如下：在词的层次上，语义分析的基本任务是进行词义消歧；在句子层面上，语义角色标注是所关心的问题；在文章层次上，指代消解、篇章语义分析是重点。而实体识别和关系抽取是构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。关系抽取可以简单理解为一个分类问题：给定两个实体和两个实体共同出现的句子文
CSDN资讯·2020-08-12 10:05

pytorch优化器学习速率调整实验及结论

一.前言：目前我们对深度学习的研究只是工程科学，所能优化的点做有效的方式只能是有目的的做实验，下面就将pytorch的bi-gru分类模型的调优过程附上。
小小兰哈哈·2020-04-08 00:01

【转】用Bi-GRU和字向量做端到端的中文关系抽取

本文转载自：用Bi-GRU和字向量做端到端的中文关系抽取代码在：Information-Extraction-Chinese实体识别和关系抽取是例如构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。
imsuhxz·2018-12-10 15:18

Gated-Attention Readers for Text Comprehension

每个标有Bi-GRU字样的方块表示双向GRU
ryanloucc·2016-09-26 10:12
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