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【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

沐阳zz·2023-01-31 14:16

RNN，LSTM，GRU的维度分析

RNN参数nn.RNN类初始化主要参数：input_szie：输入张量x的维度大小hidden_size：隐藏层张量h的维度大小num_layer：隐含层的数量nn.RNN类实例化对象主要参数input：输入张量xh0：初始化的隐含层张量hRNN使用示例初始化RNN：nn.RNN(input_size,hidden_size,num_layer)input的维度：(seq_len,batch_si

qq_54867493·2023-01-31 14:10

Transformer论文翻译

IntroducntionRNN,LSTM,GRU已经在序列建模取得了最好的性能。从那之后，大量的女里继续推送了循环语言模型和Seq2Seq模型的

白菜技术-小陈·2023-01-31 13:45

Tensorflow入门——改进RNN预测牛奶产量

imageimagesourcefromunsplashbyMehrshadRajabi上一篇文章我们用Keras搭建GRU神经网络，通过对前13年牛奶产量的学习，成功预测了地最后1年牛奶的产量。

Hongtao洪滔·2023-01-30 09:48

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

突发奇想，使用GRU模型训练一段文本，看能否预测出让大家看得懂的文本。

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。