gru 第12页

9.1 门控循环单元GRU

文章目录数据导入参数设置模型定义训练简洁实现数据导入参数设置模型定义训练简洁实现

柳家山头号矿工·2023-01-22 07:55

门控循环单元-GRU单元（Gated Recurrent Unit）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程接下来我们将会学习门控循环单元（GatedRecurrentUnit），它改变了RNN的隐藏层，使其可以更好地捕捉深层连接，并改善了梯度消失问题，让我们看一看。如上图的公式，在RNN的时间t处，计算激活值，把这个RNN的单元用图形表示（上图左）。备注：不知道为什么右上角的符号就是显示不出来，这篇文章都会（）代替，有时间会解决这个bug，望谅解。输入（inpu

双木的木·2023-01-22 07:25

门控循环单元（GRU）学习笔记

GRU原理GRU是LSTM网络的一种变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好。GRU有两个门，一个是重置门（resetgate），另一个是更新门（updategate）。

echo_zcc·2023-01-22 07:52

门控循环单元（GRU）

有需要的朋友可以康康✨https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git目录一、背景二、原理1、前向传播（1）重置门和更新门（2）候选隐藏状态（3）隐藏状态（4）输出2、反向传播三、GRU

tt丫·2023-01-22 07:20

RNN 入门教程 Part 4 – 实现 RNN-LSTM 和 GRU 模型

转载-RecurrentNeuralNetworkTutorial,Part4–ImplementingaGRU/LSTMRNNwithPythonandTheanoThecodeforthispostisonGithub.Thisispart4,thelastpartoftheRecurrentNeuralNetworkTutorial.Thepreviouspartsare:Recurrent

dengtiaolu0407·2023-01-20 13:37

李沐动手学深度学习V2-LSTM长短期记忆网络以及代码实现

长短期记忆网络1.介绍长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题，解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（longshort-termmemory，LSTM），它有许多与门控循环单元GRU

cv_lhp·2023-01-20 07:08

莫烦pytorch学习笔记4

莫烦pytorch学习笔记41卷积网络2循环神经网络RNN,LSTM,GRU2.1RNN2.2LSTM2.3RNN分类例子2.4RNN回归例子2.5logistic回归1卷积网络理论：https://blog.csdn.net

dayday学习·2023-01-19 08:48

81.门控循环单元（GRU）以及代码实现

2.门3.候选隐状态4.真正的隐状态5.总结gru引入了两个额外的门，Wxr、Wxz、Wxh都是可学习的参数，这样就是以前RN

chnyi6_ya·2023-01-18 13:37

长短时记忆神经网络(LSTM)——【torch学习笔记】

它与门控递归单元（GRU）的许多特性相同，并且比它早了近二十年。它的设计稍微复杂一些。可以说，它的灵感来自于计算机的逻辑门。为了控制一个存储单元，我们需要一些门。其中一个门需要从单

一个语文不好的NLPer·2023-01-17 15:22

transformer机制讲解_[NLP]Transformer模型解析

该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构，而是只使用attentionlayer和全连接层就达到了较好的效果，同时解决了RNN/LSTM/GRU中的longdependencyproble

青衫古道·2023-01-17 15:52

【论文简述】Learning to Estimate Hidden Motions with Global Motion Aggregation（ICCV 2021）

一、论文简述1.第一作者：ShihaoJiang2.发表年份：20213.发表期刊：ICCV4.关键词：光流、代价体、遮挡区域、全局聚合、GRU5.探索动机：遮挡问题是光流最大的挑战之一。

华科附小第一名·2023-01-17 15:50

【论文简述】High-Resolution Optical Flow from 1D Attention and Correlation（ICCV 2021）

一、论文简述1.第一作者：HaofeiXu2.发表年份：20213.发表期刊：ICCV4.关键词：光流、代价体、自注意力、高分辨率、GRU5.探索动机：小分辨率对于网络性能有影响，并且现实场景中大多为高分辨率的图像

华科附小第一名·2023-01-17 15:50

深度学习理论向应用的过渡课程【北京大学_TensorFlow2.0笔记】学习笔记（十二）——Embedding，LSTM，GRU

实现输入一个字母预测下一个字母（Embedding）使用RNN实现输入四个连续字母预测下一个字母（Embedding）2、使用RNN实现股票预测3、LSTM可以这样理解如何用TF实现LSTM使用LSTM实现股票代码4、GRU

m0_58586235·2023-01-17 15:49

深度学习——门控循环单元GRU（笔记）

在某些情况下，希望存在某些机制能够实现：①能够在一个记忆元里存储重要的早期信息②能够跳过隐状态表示中的此类词元③能够重置内部状态表示1.关注一个序列①不是每个观察值都是同等重要ⅠRNN处理不了太长的序列，因为RNN把序列信息全部放在隐藏状态里面。当时间到达一定的长度的时候，隐藏状态积累过多的信息，不利于相对靠前的信息的提取。Ⅱ序列的每个观察值不是同等重要。对于一个猫的图片的序列突然出现一只老鼠,老

钟楼小奶糕6·2023-01-17 15:49

【论文简述】FlowFormer：A Transformer Architecture for Optical Flow（ECCV 2022）

一、论文简述1.第一作者：ZhaoyangHuang、XiaoyuShi2.发表年份：20223.发表期刊：ECCV4.关键词：光流、代价体、Transformer、GRU5.探索动机：现有的方法对代价体的信息利用有限

华科附小第一名·2023-01-17 15:47

深度学习——长短期记忆网络LSTM（笔记）

长短期记忆网络LSTM：①隐变量模型存在长期信息保存和短期输入缺失问题，解决方法是LSTM②发明于90年代③使用效果和GRU差别不大，但是实现起来复杂1.长短期记忆网络①忘记门Ft：将值朝0减少②输入门

钟楼小奶糕6·2023-01-17 15:16

11.循环神经网络RNN

文章目录一、RNN1、SimpleRNN2、LSTM（1）单元状态流（2）门单元（3）双向RNN3、GRU（门控循环单元）4、实践（1）实现TextRNN，与NLP结合，进行文章分类一、RNN RNN

幼稚的人呐·2023-01-17 14:39

【计算机科学】【2019】基于一维卷积神经网络的时间序列分类

长短时记忆（LSTM）和选通递归单元（GRU）解决了这一问题，但其代价是计算

梅花香——苦寒来·2023-01-17 12:46

Transformer解读和实战

Transformer解读和实战背景循环神经网络(RNN)，LSTM，GRU等循环结构的神经网络已经在NLP应用任务中取得了卓越的表现，循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置考虑计算，产生对应位置的隐藏状态

鸡丝米线·2023-01-17 10:28

2022.1.1 第十二次周报

AMulti-HorizonQuantileRecurrentForecaster》摘要IntroductionMethodNetworkArchitectureLossFunctionTrainingScheme总结二、GRU

杨幂臭脚丫子·2023-01-16 13:59

基于LSTM-GRU的道路交通流量预测系统实现

在交通需求日益增长的今天,一系列的交通问题也相继出现,其中表现最明显的当属交通拥堵问题.为了有效地缓解此问题,智能交通系统(ITS)被广泛应用于动态交通管理中,而短时交通流作为相关交管部门实行管控的重要依据,一直是智能交通系统(ITS)的重点研究内容.准确的短时交通流预测不仅能实现对交通状态的动态把控并据此实施交通诱导,还能为出行者提供实时,具体的道路信息,提高道路通行能力.针对当前道路交通流预测

就是求关注·2023-01-16 08:10

NLP文本多标签分类---HierarchicalAttentionNetwork

首先是词层面：输入采用word2vec形成基本语料向量后，采用双向GRU抽特征：一句话中的词对于当前分类的重要性不同，采用attention机制实现如下：tensorflow代码实现如下：···defattention_word_level

weixin_34004750·2023-01-15 15:39

【NLP理论到实战】10 循环神经网络理论知识

文章目录循环神经网络目标1.循环神经网络的介绍2.LSTM和GRU2.1LSTM的基础介绍2.2LSTM的核心2.3逐步理解LSTM2.3.1遗忘门2.3.2输入门2.3.3输出门2.4GRU，LSTM

Onedean·2023-01-15 09:55

【机器学习】GRU 讲解

在阅读本篇之前建议先学习：RNN讲解LSTM讲解3.GRU3.1.网络结构GRU是循环神经网络的一种，和LSTM一样，是为了解决长期依赖问题。GRU单元结构如下。

不牌不改·2023-01-15 08:38

文本翻译nlp（英语到法语）

基于GRU的seq2seq模型架构实现翻译的过程:第一步:导入必备的工具包.第二步:对持久化文件中数据进行处理,以满足模型训练要求.第三步:构建基于GRU的编码器和解码器.第四步:构建模型训练函数,并进行训练

同学yes·2023-01-14 18:07

门控循环神经网络LSTM与GRU（附python演练）

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编辑|安可出品|磐创AI技术团队目录：门控循环神经网络简介长短期记忆网络（LSTM）门控制循环单元（GRU）TensorFlow实现

小白学视觉·2023-01-14 10:20

门控循环单元（GRU）——【torch学习笔记】

门控循环单元（GRU）引用翻译：《动手学深度学习》在一个递归神经网络中计算梯度，矩阵的长积会导致梯度消失或发散。可能会遇到这样的情况：早期的观察结果对于预测所有未来的观察结果来说是非常重要的。

一个语文不好的NLPer·2023-01-14 10:20

GRU门控循环单元自学笔记（动手学深度学习）

LSTM出现时间早于GRU，但由于GRU架构较为简单，所以先进

王大大可·2023-01-14 10:50

现代循环神经网络-1.门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】

文章目录1.门控循环单元(GRU)1.1门控隐状态A.重置门与更新门B.候选隐状态C.隐状态1.2GRU的实现A.从零实现B.简洁实现1.门控循环单元(GRU)GRU是一个比较新的提出来的，在LSTM之后提出

紫色银杏树·2023-01-14 10:19

现代循环神经网络 - 门控循环单元

文章目录门控循环单元（GRU）1-门控隐状态重置门和更新门候选隐状态隐状态2-从零开始实现初始化模型参数定义模型训练与预测3-简洁实现4-小结门控循环单元（GRU）循环神经网络在计算梯度、矩阵连续乘积导致梯度消失或爆炸的问题

未来影子·2023-01-14 10:18

神经网络模型之GRU门控循环单元

GRU门控循环单元原理：内部的Resetgate和Updategate是可训练的并且他们可以影响隐藏状态和输入特征的大小，Rt和Zt的取值都是在0-1之间，这样功能就有点类似于dropout，不过其中的参数是可学习的

时代新人0-0·2023-01-14 10:48

论文笔记《DeepTective》

DeepTective:DetectionofPHPVulnerabilitiesUsingHybridGraphNeuralNetworks∗摘要1简介2模型概述2.1预处理2.2GRU2.3GCN2.4Classification3DATTASETS3.1SARD3.2GIT4EXPERIMENTS4.1

炎凰先生·2023-01-14 09:36

pytorch中children()，modules()，named_children()，named_modules()，named_parameters()，parameters()的区别

children()：返回包含直接子模块的迭代器formoduleinmodel.children():print(module)GRU(34,144,num_layers=2,batch_first=

思所匪夷·2023-01-14 08:49

Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=27042最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情人数的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。获取时间序列数据df=pd.read_csv("C://global.csv")探索数据此表中的数据以累积的形式呈现，为了找出每天的新病例，我们需要减去这些值df.head(10)这些数据是根据国家和地区报告新病

·2023-01-14 00:29

python关键词对联_对联（代码1：CNN+GRU+Attention网络、PyTorch）

网络：CNN+GRU+Attention环境：python3.7+PyTorch1.3.1环境安装安装anaconda环境：AIPyTorch13cdsource/home/zyb/zyb/anaconda3

weixin_39835925·2023-01-12 11:24

seq2seq 和 attention：编码译码器与注意力机制

它通过利用循环神经网络（递归神经网络）或更常用的LSTM、GRU网络来避免梯度消失问题。当前项的内容总来源于前一步的输出。Seq2seq主要由一个编码器和一个解码器。

shun-ripking·2023-01-12 10:08

关于使用pytorch实现GRU所遇到的问题记录

当我本人在使用pytorch框架调用GRU的时候，出现了want3，get2的错误，这个错误是因为GRU的输入需要的是三个维数，即：数据量、时间步长、数据特征数量，传统的BPNN网络只需要两个数据即：数据量

thereblue·2023-01-12 10:25

白话机器学习-Attention

前一阵打算写这方面的文章，不过发现一个问题，就是如果要介绍Transformer，则必须先介绍SelfAttention，亦必须介绍下Attention，以及Encoder-Decoder框架，以及GRU

秃顶的码农·2023-01-12 06:08

@sea@·2023-01-11 16:07

时空角怎么理解_【时空序列预测第九篇】时空序列预测模型之轨迹GRU

这篇paper虽然和我前几篇比起来稍微有些古老，本来应该讲完convLSTM紧接着就讲轨迹GRU得，因为两篇算是一个工作的不断延申，但是因为种种原因吧，今天才下笔，但是我感觉无论如何这篇

weixin_42114046·2023-01-11 13:20

python利用jieba实现中文分词

paddle模式:利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）

deepython·2023-01-10 06:51

Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=27042在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据（查看文末了解数据获取方式）提供。相关视频获取时间序列数据df=pd.read_csv("C://global.csv")探索数据此表中的数据以累积的形式呈现，为了找出每天的新病例，我们需要减去这些值df.head(10)这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据，但我们只想预测国家的新病例，

拓端研究室TRL·2023-01-09 20:54

时序预测 | MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络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MATLAB实现SSA-CNN-GRU

机器学习之心·2023-01-09 11:01

《PyTorch深度学习实践》第十三课（循环神经网络RNN高级版）

bilibili网络模型通过RNN模型，实现输出名字，对应出国家的功能构造数据列表长短不一，构造成一样将国家做成输出索引导入数据如果以后数据集为pickle及其他的都可以用这种方法模型embedding层参数GRU

falldeep·2023-01-09 08:35

基于PyTorch搭建GRU模型实现风速时间序列预测

前言最近很多订阅了《深度学习100例》的用户私信咨询基于深度学习实现时间序列的相关问题，为了能更清晰的说明，所以建立了本专栏专门记录基于深度学习的时间序列预测方法，帮助广大零基础用户达到轻松入门。本专栏适用人群：深度学习初学者，刚刚接触时间序列的用户群体，专栏将具体讲解如何快速搭建深度学习模型用自己的数据集实现时间序列预测，快速让新手小白能够对基于深度学习方法进行时间序列预测有个基本的框架认识。本

Bi 8 Bo·2023-01-09 08:31

一种使用 GRU、LSTM 和 bi-LSTM 机器学习算法的新型加密货币价格预测模型

本文翻译自ANovelCryptocurrencyPricePredictionModelUsingGRU,LSTMandbi-LSTMMachineLearningAlgorithms，作者MohammadJ.HamayelandAmaniYousefOwda，期刊名为AIAI|FreeFull-Text|ANovelCryptocurrencyPricePredictionModelUsing

刘元职业车队·2023-01-09 06:18

GRU模型

GRU模型GRU(GatedRecurrentUnit),也称门控循环单元结构，它是传统RNN的变体，同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联，环节梯度消失和梯度爆炸现象，同时它的结构和计算机要比

码啥码·2023-01-09 00:26

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks, LSTM）

遗忘门）5.2inputgate输入门5.3更新上一个状态值Ct−15.4输出门outputgate6LSTM的变种6.1peepholeconnections6.2耦合的忘记和输入门6.3门控循环单元GRU7Keras

意念回复·2023-01-08 21:59

分别使用CNN模型和GRU模型进行耶拿温度预测并以及模型改进(含详细代码)

2、进行温度预测，包含三部分内容：基于常识的、非机器学习的模型，基于CNN的机器学习，基于GRU神经网络的机器学习。3、对网络进行改进，包含三个操作：在循环层中使用dropout来降低过拟合；使用堆叠

Dream_Bri·2023-01-08 02:28

电力负荷预测任务（基于GRU模型）

数据：2000-2002三年每小时的电力负载程序以及数据链接（如果受益，请给个关注和star）：https://github.com/xzdLYL/electrical_load_prediction任务目标：以2000，2001年数据训练模型，使之能够在2002年利用一周的电力负荷数据预测下一天的电力负荷（例如：2002年第一周的电力负荷为模型输入，2002年第二周第一天的电力负荷为预测目标）数

小子弹lyl·2023-01-08 02:24

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