gru 第10页

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

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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

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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

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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

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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

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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）

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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

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）

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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

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