gru

（3）GRU

GRU只有两个门了，分别为更新门和重置门，即图中的zt和rt。更新门用于控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，更新门的值越大说明前一时刻的状态信息带入越多。
顽皮的石头7788121·2023-06-09 15:29

认识深度学习中的循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）相关知识

大家好，我是带我去滑雪！循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。它的主要特点在于，在处理每个序列输入时，它会维护一个状态，这个状态会被保存下来并传入到下一个输入。RNN将输入序列分解成时间步长序列，每个时间步长都会将当前的输入和前一个时间步的隐藏状态（如果存在的话）一起输入到神经网络中。这个隐藏状态可以认为是存储了过去的信息的“记忆”，
带我去滑雪·2023-06-09 11:07

人工智能课程笔记：自然语言处理与循环神经网络

自然语言处理的研究内容1.3.自然语言处理的应用2.词向量学习2.1.与词向量有关的基本概念2.2.CNN文本分类模型3.循环神经网络3.1.基础的循环神经网络RNN3.2.长短时记忆网络LSTM3.3.门限循环单元GRU3.4
北岛寒沫·2023-06-08 10:17

Oracle集群管理-19.8升级到19.15实践案例（manual upgrade）

1GRU和DRU登录oracle用户执行如下操作。
执笔画情ora·2023-06-07 15:25

区间预测 | MATLAB实现基于QRCNN-GRU卷积门控循环单元多变量时间序列区间预测

区间预测|MATLAB实现基于QRCNN-GRU卷积门控循环单元多变量时间序列区间预测目录区间预测|MATLAB实现基于QRCNN-GRU卷积门控循环单元多变量时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-06-07 07:58

深度学习以及卷积基础

卷积神经网络深度信念网络自动编码器递归神经网络（RNN/LSTM/GRU）对抗生成网络（GAN）深度学习的目的之一是他们将取代手工制作的特征提取。
机器学习算法工程师·2023-04-21 09:55

d2l解码编码器与seq2seq

目录1.编码器与解码器1.1原理1.2实现2.seq2seq2.1构造编码器2.2构造解码器repeat与cat探索总结nn.rnn\GRU\LSTM输入输出看一下解码器的输出2.3损失计算2.4训练2.5
我想吃鱼了，·2023-04-19 05:48

Python深度学习（7）：温度预测

本节主要是将上一节学习到的RNN，LSTM，GRU用于温度预测问题，设一个baseline，然后不断进行优化。数据集网址：耶拿天气数据集下载后解压到当前目录即可。
Brielleqqqqqqjie·2023-04-19 03:52

gru 串联LLm

单纯是为了降低大LLM设计的结构当前如果transformers可以输出一个状态也是可以的这样串联的好处是每次运行知识一个小模型的计算量时间换空间的概念可以训练100个模型而后根据需要进行微调从100个中选择一个预测比较接近的进行微调预测预测后继续进行从100中选择而后微调预测不断微调预测微调推理过程目前先条跳过优化处理训练过程和数据处理适配home环境epoch=10batch_size=10s
东方佑·2023-04-18 06:48

使用RNN encoder-decoder学习短语表示用于机器翻译

除此之外，本次还将使用GRU来代替LSTM。2.2准
Anathema_b5dc·2023-04-17 18:23

02-25：RNN算法

RNN算法1、RNN算法原理单个序列多个序列整体介绍循环神经网络工作原理（1）RNN变种GRU1234(2)RNN变种LSTMLSTM模型架构123LSTM缺点分析：4todo:1、残差网络原理2、RNN
是黄小胖呀·2023-04-17 14:58

d2l 里面GRU与Lstm实现

目录1.GRU门循环控制单元1.1理论：1.2初始化参数1.3定义网络1.4训练命令行1.5简洁实现2.Lstm长短期记忆网络2.1理论2.2加载参数2.3定义lstm计算2.4定义模型：2.5训练命令行
我想吃鱼了，·2023-04-16 09:43

多维时序 | MATLAB实现GRU门控循环单元多变量时间序列预测(多指标评价)

多维时序|MATLAB实现GRU门控循环单元多变量时间序列预测(多指标评价)目录多维时序|MATLAB实现GRU门控循环单元多变量时间序列预测(多指标评价)效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-04-14 22:35

序-Deep Learning 在NLP领域的发展

三个阶段WordEmbeddingWord2Vec(2013)Glove(2014)RNN改进和拓展LSTM(1997)/GRU(2014)GRU：它把遗忘门和输入门合并成一个更新门Seq2Seq(2014
HsuanvaneCHINA·2023-04-14 18:16

时间序列 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention时间序列预测

时间序列|MATLAB实现CNN-GRU-Attention时间序列预测目录时间序列|MATLAB实现CNN-GRU-Attention时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-04-14 12:45

回归预测 | MATLAB实现GA-GRU遗传算法优化门控循环单元的数据多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现GA-GRU遗传算法优化门控循环单元的数据多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现GA-GRU遗传算法优化门控循环单元的数据多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2023-04-14 12:39

深入浅出Transformer

Transformer之前，大家的思路都是在改进序列模型，从RNN到LSTM、GRU、Seq2Seq。如果你看过我之前写的深
A君来了·2023-04-13 21:47

step by step带你HAN文本分类

的效果，来自ACL的论文HierarchicalAttentionNetworksforDocumentClassification**论文概述**近年来，在NLP领域，好像最流行的就是RNN、LSTM、GRU
HDX柿子·2023-04-13 18:00

GRU,GRU+Attention,lstm+Attention,三种方法股票预测结果对比

1.数据集采用的招商银行的数据2.GRU结果2.GRU+ATTENTION结果3.lstm+attention结果代码链接：GRU,LSTM三种网络.rar-互联网文档类资源-CSDN下载
深度学习的奋斗者·2023-04-13 12:51

多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-04-12 14:49

大话循环神经网络RNN、LSTM、GRU

但RNN有着梯度消失问题，专家之后接着改进为LSTM和GRU结构。下面将用通俗的语言分别详细介绍。对机器学习或深度学习不太熟的童鞋可以先康康这几篇哦：《无废话的机器学习笔记》《一文极速理解深
全栈O-Jay·2023-04-11 16:29

深度学习-神经网络-循环神经网络（一）：RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络；1990年）

APARALLELDISTRmUTEDPROCESSINGAPPROACH》ElmanRNN于1990年提出：《FindingStructureinTime》《LSTM原始论文：LongShort-TermMemory》《GRU
u013250861·2023-04-11 12:49

【深度学习】——Informer模型

与传统的RNN、LSTM、GRU等模型不同，Informer模型采用了一种新的注意力机制，能够很好地处理长期依赖和序列中的缺失值。
超级码猴k·2023-04-10 23:33

快速理解RNN（LSTM，GRU）结构原理

1.RNN解决了什么问题？RNN主要用来解决序列问题，强调的是先后顺序，在NLP中引申出上下文的概念，一个翻译问题，这个词的含义可能和前后的单词形成的这个组合有联系（Skip-gram）,也可能是它之前的所有单词都有联系（Attention），并且，借助RNN的state这样的记忆单元，使得一个序列位置的输出在数学上和之前的所有序列的输入都是有关系的。当然原始的RNN由于梯度的乘性问题，前面的序列
sudop·2023-04-10 16:59

人工智能(Pytorch)搭建GRU网络,构造数据实现训练过程与评估

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(Pytorch)搭建GRU网络的过程，通过构造数据，让大家了解整个训练的过程。
微学AI·2023-04-09 23:13

Transformer 介绍

相比于传统的循环神经网络模型，如LSTM和GRU，Transformer模型具有更好的并行化能力和更短的训练时间，在处理长序列任务方面表现出色，因此在自然语言处理领域得到了广泛应用。
onlyfansnft.art·2023-04-09 15:22

NeurIPS2020《Object-Centric Learning with Slot Attention》&GRU

google-research/google-research/tree/master/slot_attentionSlides:https://slideslive.com/38930703前置知识1）RNN、LSTM、GRU
Iron_lyk·2023-04-09 11:05

深度学习之RNN的改进算法（LSTM、GRU、双向RNN、Deep RNN）

1.GatedRecurrentUnit(GRU)门控循环单元GRU改变了RNN隐藏层单元使其更好的捕捉深层连接，并改善了梯度消失问题。
你要好好学习呀·2023-04-07 17:22

RNN、LSTM、GRU 网络使用教程 (一)

Step1-数据处理无论是RNN、LSTM、GRU的哪一种网络结构，它们对于输入都有统一的要求，输入的数据都是序列数据。格式必须是(batch,tim
自由调优师_大废废·2023-04-06 14:11

回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-04-06 00:40

分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入分类预测

分类预测|MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入分类预测分类效果模型描述程序设计参考资料分类效果模型描述Matlab
机器学习之心·2023-04-05 23:50

注意力机制 | CNN-GRU-Attention基于卷积神经网路-门控循环单元结合注意力机制多输入单输出回归预测（Matlab程序）

注意力机制|CNN-GRU-Attention基于卷积神经网路-门控循环单元结合注意力机制多输入单输出回归预测（Matlab程序）目录注意力机制|CNN-GRU-Attention基于卷积神经网路-门控循环单元结合注意力机制多输入单输出回归预测
前程算法屋·2023-04-03 16:54

pytorch 实现gru_实战 | 手把手教你用PyTorch实现图像描述（附完整代码）

原标题：实战|手把手教你用PyTorch实现图像描述(附完整代码)作者|李理环信人工智能研发中心VP，十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统，负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。想要详细了解该系列文章，营长建议你先阅读上篇：一文详解循环神经网络的基本概念(代码版)Tensor和TensorFlow类似，PyTorch的核心对象也是Tens
weixin_39644611·2023-04-03 11:12

小白学Pytorch系列--Torch.nn API Recurrent Layers(8)

nn.GRU将多层门控循环单元(GRU)RNN应用于输入序列。nn.RNNCell具有tanh或ReLU非线性的ElmanRNN
发呆的比目鱼·2023-04-02 21:56

Python数据分析案例26——时间序列的多阶段预测（GRU+RVM）

本篇案例适合理工科硕士。承接上两篇硬核案例：Python数据分析案例25——海上风力发电预测（多变量循环神经网络）之前都是直接预测，即用前面的数据——之前的X和之前的y直接预测未来的y。本章介绍一个多阶段的预测方法，即先先使用机器学习的方法将X和y的映射关系找到。然后使用循环神经网络用之前的X预测未来的X，得到未来的X之后再用前面训练好的机器学习模型预测未来的y。称为多阶段的预测方法。数据来源，同
阡之尘埃·2023-04-02 12:35

（三）循环神经网络RNN之LSTM和GRU

LSTM介绍LSTM(LongShortTermMemory)是Hochreater和Schmidhuber在1997年提出的一种网络结构，尽管该模型在序列建模上的特性非常突出，但由于当时正是神经网络的下坡期，没有能够引起学术界足够的重视。随着深度学习逐渐发展，后来LSTM的应用也逐渐增多。LSTM区别于SimpleRNN的地方，主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”，这个处理
阿松丶·2023-04-02 11:39

RNN,LSTM,GRU循环神经网络变化史

RNN上下文推理，处理时间序列。LSTM(加入了三个门）遗忘门输入门输出门当前单元状态当前时刻的隐层输出：施密德胡贝尔发明了长时和短时记忆网络(LSTM)："你可以用五行代码写它."神经网络需要数百万次计算，而LSTM的代码旨在找到有趣的相关性:在数据分析中添加时间文本内容，记住之前发生的事情，然后将其应用于神经网络，观察与神经网络中接下来发生的事情的联系，然后得出结论。这种精巧而复杂的设计使人工
yiiiir99·2023-04-02 11:54

循环神经网络（三）（常用循环神经网络，LSTM、GRU，文本生成）

文章目录长短期记忆网络（LSTM）模型定义模型特点用LSTM生成文本门控循环单元网络（GRU）模型定义模型特点References长短期记忆网络（LSTM）模型定义简单循环神经网络（S-RNN）的每一个位置的状态以递归方式计算
如松茂矣·2023-04-02 11:33

T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction Lin

提出模型：为了同时捕获空间和时间相关性，提出了时间图卷积网络（T-GCN）模型，即将图卷积网络（GCN）和GRU结合。
你爻·2023-04-02 02:56

毕业设计-基于深度学习和相似度的恶意域名检测方法

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、相关理论及技术二、基于多维度特征和双向GRU的恶意域名检测实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力
HaiLang_IT·2023-03-31 11:28

Google综述：细数Transformer模型的17大高效变种

文|黄浴来源|知乎在NLP领域transformer已经是成功地取代了RNN（LSTM/GRU），在CV领域也出现了应用，比如目标检测和图像加注，还有RL领域。
夕小瑶·2023-03-31 02:35

Transformer-《Attention is All You Need》

传统的RNN系模型(LSTM,GRU等)都是序列模型,每一步都需要上一步的结果,所以无法并行化.而CNN系虽然可以并行,但是只能捕捉到局部
hiyoung·2023-03-30 21:46

python基于LSTM开发构建海上船舶航行轨迹多变量序列预测分析模型

开发构建海上船舶航行轨迹多变量序列预测分析模型》基于常规的机器学习模型XGBoost实现了海上船舶航行轨迹预测，其实前文就说过这种多变量序列之类的数据最合适的模型还是深度学习，比如：LSTM、CNN、GRU
Together_CZ·2023-03-30 13:53

时序预测 | MATLAB实现基于QPSO-GRU、PSO-GRU、GRU时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于QPSO-GRU、PSO-GRU、GRU时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于QPSO-GRU、PSO-GRU、GRU时间序列预测效果一览基本描述程序设计参考资料效果一览基本描述
机器学习之心·2023-03-30 11:09

NLP相关论点-浅谈

大纲wordpiecesoftmaxsigmoid和softmax的区别和适用范围LSTM和GRU的区别损失函数MSE(MeanSquaredErrorLoss)均方差损失交叉熵损失CrossEntropyLossBERT
YhX.·2023-03-29 05:13

【序列模型】第三课--序列模型和注意力机制

RNN结构中的单元可以是GRU，也可以是LSTM。每个时刻只向该
dili8870·2023-03-29 01:47

深度学习以及卷积基础

卷积神经网络深度信念网络自动编码器递归神经网络（RNN/LSTM/GRU）对抗生成网络（GAN）深度学习的目的之一是他们将取代手工制作的特征提取。
城市中迷途小书童·2023-03-27 20:47

《神偷奶爸》

剧中的Gru小时因为得不到母亲的爱，一直想要做一些有成就的事，让母亲能够看到他的价值，能够得到爱。因为一些意外嗯，他收养了三个女孩儿，这三个女孩儿给了他很多爱，也让他看到自己的价值，他感觉到了温暖。
向日葵_11e0·2023-03-27 07:21

TF之LSTM/GRU：基于tensorflow框架对boston房价数据集分别利用LSTM、GRU算法(batch_size调优对比)实现房价回归预测案例

TF之LSTM/GRU：基于tensorflow框架对boston房价数据集分别利用LSTM、GRU算法(batch_size调优对比)实现房价回归预测案例目录基于tensorflow框架对boston
一个处女座的程序猿·2023-03-24 07:10

2019-07-14

NeuralNewsRecommendationwithLong-andShort-termUserRepresentations新闻推荐，学习用户的两个表示：用户的长期兴趣和短期兴趣其他工作一般都只学习了用户的一种表示长期兴趣表示就是一个固定的userEmbedding短期用户表示就是用户最近点击的新闻的表示，通过GRU
wwang945·2023-03-23 10:54
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