gru 第10页

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

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

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

DL之LSTM/GRU/CNN：基于tensorflow框架分别利用LSTM/GRU、CNN算法对上海最高气温实现回归预测案例

DL之LSTM/GRU/CNN：基于tensorflow框架分别利用LSTM/GRU、CNN算法对上海最高气温实现回归预测案例目录基于tensorflow框架分别利用LSTM/GRU、CNN算法对上海最高气温实现回归预测案例

一个处女座的程序猿·2023-03-19 07:57

双向RNN--(GRU)输出什么？

模型架构一层Embedding,一层双向GRUnum_embeddings=2有两条数据需要输入input_size=3GRU层的输入维度，也就是嵌入层的embedding维度hidden_size=2

静静_jingjing·2023-03-16 20:33

基于EEMD+GRU+MLR的时间序列预测

0、前言文章《基于EEMD-GRU-MLR的短期电力负荷预测》中，通过构建集合经验模态分解(ensembleempiricalmodedecomposition，EEMD)以及门控循环单元神经网络(gatedrecurrentunitneuralnetwork

机器猫001·2023-03-16 20:31

时序预测 | MATLAB实现基于EMD-GRU时间序列预测（EMD分解结合GRU门控循环单元）

时序预测|MATLAB实现基于EMD-GRU时间序列预测（EMD分解结合GRU门控循环单元）目录时序预测|MATLAB实现基于EMD-GRU时间序列预测（EMD分解结合GRU门控循环单元）效果一览基本描述模型描述程序设计参考资料效果一览

机器学习之心·2023-03-16 20:58

【论文简述及翻译】RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching（3DV 2021）

一、论文简述1.第一作者：LahavLipson2.发表年份：20213.发表期刊：3DV，Bestpaper4.关键词：立体匹配、端到端训练、迭代优化、GRU5.探索动机：立体中的3D卷积处理代价体的计算成本很高

华科附小第一名·2023-03-16 07:59

轻量级中文OCR模型发布，大小仅4MB

CRNN笔者使用的网络为笔者框架内置的CNNX+GRU+CTC组合，其实效果都大同小异。网上使用VGG的众多，其实对于中文

_Coriander·2023-03-15 03:07

RNN、LSTM、GRU序列模型对比

原文链接：RNN、LSTM、GRU序列模型对比大家好，我是泰哥。

AI有温度·2023-03-14 07:36

图卷积神经网络(GCN)的理论与实践

前言深度学习中大家熟知的几种框架DNN、CNN、RNN(LSTM和GRU)等等是为了处理欧式空间中的数据，如图片、语音、文本。

7NIC7·2023-03-12 17:14

循环神经网络(RNN)之门控循环单元(GRU)

在实现门控循环单元的循环神经网络之前，可以先熟悉论文：EmpiricalEvaluationofGatedRecurrentNeuralNetworksonSequenceModeling另外一篇关于RNN编码-解码的论文，大家有兴趣也可以看下，其中一位是来自“深度学习三巨头”之一的约书亚·本吉奥：LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-Decod

寅恪光潜·2023-03-09 07:19

【人工智能与深度学习】RNN、GRU、远程服务管理、注意力、Seq2 搜索引擎和内存网络

【人工智能与深度学习】RNN、GRU、远程服务管理、注意力、Seq2搜索引擎和内存网络底层原理介绍深度学习架构循环神经网络(RNN)循环网络：摊开循环的网络的循环循环神经网络的技巧乘法模组注意模组门控循环单元

王子王子聪·2023-02-26 07:05

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

Centos内核升级

elrepo-kernelinstallkernel-ml-develkernel-ml-y2：查看所有可用内核cat/boot/grub2/grub.cfg|grep"menuentry"3：更换内核gru

26e205a3762d·2023-02-17 10:38

多元回归分析 | CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出预测（Matlab完整程序）

多元回归分析|CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出预测（Matlab完整程序）目录多元回归分析|CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练结束

小橘算法屋·2023-02-16 21:38

【图像分类】基于PyTorch搭建GRU实现MNIST手写数字体识别（单/双向GRU，附完整代码和数据集）

写在前面：首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。在https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/128969138文章中，我们使用了基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别，LSTM是单向的；在https://blog.csdn.ne

机器不学习我学习·2023-02-16 20:05

LSTM参数问题——很多情况下LSTM中每个单元中的参数是相同的

GRU、RNN大部分情况下也是这样。至少我网上找到的代码是这样的一个完整的LSTM中可能有多个LSTM单元（Cell），每个单元接收一个时间步的输入。

GIS行者·2023-02-07 07:54

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox trainingOptions 参数设定

MATLABDeepLearningToolboxtrainingOptions设定训练参数trainingOptions运行环境MATLABDeepLearningToolbox是深度学习工具箱，可以构建LSTM(长短期记忆神经网络)、GRU

机器学习之心·2023-02-06 12:19

[动手学深度学习(PyTorch)]——梦开始的地方

Pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容：深度学习基础——线性神经网络、多层感知机卷积神经网络——LeNet、AlexNet、VGG、Inception、ResNet循环神经网络——RNN、GRU

Star星屹程序设计·2023-02-06 10:48

AttributeError: ‘Node‘ object has no attribute ‘output_masks‘

Dense,Input,Flattenfromtensorflow.keras.layersimportConv1D,GlobalMaxPooling1D,Embedding,Dropout,LSTM,GRU

加油上学人·2023-02-05 23:06

深度学习-GRU

GRU介绍GRU是新一代的递归神经网络，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，与LSTM非常相似。相比LSTM，GRU摆脱了cell状态，使用隐藏状态来传输信息。

Hank0317·2023-02-05 15:46

已写博客目录

SVM实现时间序列预测（2019-03-23）配电网潮流计算（2019-03-23）用CNN做电能质量扰动分类(2019-03-28)LightGBM实现时间序列预测(2019-04-02)分别用CNN、GRU

南海金雕·2023-02-04 18:08

HTML5期末大作业：动漫网站设计——神偷奶爸(10页) HT简单个人网页设计作业静态动漫主题网页作业 DW个人网站模板下载

神偷奶爸演员表角色演员配音备注格鲁/Gru史蒂夫·卡瑞尔/SteveCarell邓超

m0_66999594·2023-02-03 23:07

00.用 yield 实现 Python 协程

来源：Python与数据分析链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GrU6C-x4K0WBNPYNJBCrMw什么是协程引用官方的说法：协程是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制

JerryChenn07·2023-02-03 13:03

A Comparative Analysis of Deep Learning Approaches for Network Intrusion Detection Systems (N-IDSs)

NSL-KDD/UNSW-NB15NIDS数据集使用方法监督深度学习方法：循环神经网络（RNN）、身份循环神经网络（IRNN）、长短时记忆网络（LSTM）、带时钟频率的循环神经网络（CWRNN）和门控制循环单元（GRU

Poppy679·2023-02-02 15:20

梯度消失/爆炸与RNN家族的介绍(LSTM GRU B-RNN Multi-RNNs)-基于cs224n的最全总结

vanishinggradientsandfancyRNNs（RNN家族与梯度消失）文章目录vanishinggradientsandfancyRNNs（RNN家族与梯度消失）内容大纲：VanishinggradientExplodinggradient如何修复vanishinggradient的问题LSTM（Longshort-TermMemory）LSTM是如何解决vanishinggradi

不爱写程序的程序猿·2023-02-02 08:41

LSTM预测中国疫情确诊数据调参分析

0.如何调参基础参数model=Sequential()model.add(GRU(1000,input_shape=(train_X.shape[1],train_X.shape[2])))model.add

立志当大佬·2023-02-01 14:17

论文笔记目录（ver2.0）

DiffusionConvolutionalRecurrentNeuralNetwork:Data-DrivenTrafficForecasting）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客iclr2017使用双向扩散卷积+GRU

UQI-LIUWJ·2023-02-01 09:28

PSO优化GRU-LSTM超参数

1、摘要本文主要讲解：使用PSO优化GRU-LSTM超参数，神经元个数、学习率、dropout和batch_size主要思路：建立GRU-LSTM模型定义PSO的参数：最大迭代次数、最大惯性权重、最小惯性权重

AI信仰者·2023-02-01 07:53

RNN，LSTM，GRU学习笔记

一、RNN1.循环神经网络概述循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN），简称RNN。它与DNN和CNN的不同是：可处理序列问题（如一段文字，一段语音等）。如给定一个索引从0-T的序列，对于任意的索引号t，它对应的输入是,则模型在t时刻的隐藏状态由和t-1时刻的隐藏状态共同决定。而t时刻的输出则是由通过非线性变换得到。也就是说，当我们在理解一句话时，不光要理解句子中的字，

小小叮当同学·2023-01-31 14:50

深度学习入门7-RNN、LSTM和GRU的一个案例代码实现

文章目录一、案例介绍二、代码实现1.引入库并将字符转化为张量2.构建RNN、LSTM和GRU类3.模型训练4.模型评估5.模型预测总结一、案例介绍以一个人名分类器的案例，实例化RNN、LSTM和GRU。

时光轻浅，半夏挽歌·2023-01-31 14:17

模型CNN-RNN-LSTM和GRU简介

深度学习自从2006年以后已经“火”了十多年了，目前大家看到的，最普遍的应用成果是在计算机视觉、语音识别和自然语言处理（NLP）。最近工业界也在努力地扩展它的应用场景，比如游戏、内容推荐和广告匹配等等。深度模型架构分三种：前向反馈网络：MLP，CNN；后向反馈网络：stackedsparsecoding,deconvolutionalnets；双向反馈网络：deepBoltzmannmachine

沐阳zz·2023-01-31 14:16

RNN-LSTM-GRU对比简析

♣RNNRecurrentNeuralNetwork：循环神经网络，每一时间步的网络结构一致，且当前的输出是下一时间的输入。IanGoogfellowDeepLearning最经典的多对多结构：1.每一时间步，U、V、W参数共享2.当前输入包括上一步的隐藏层输出，隐藏层包含了历史丰富的特征3.输入x与labely维度一致前向更新方程如下：可见，只有前面序列更新完成，才能更新之后的序列，也就是说，R