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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

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

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