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深度学习《LSTM和GRU模型》

前言：前面我们学习了标准的单向单层和单向多层的RNN，这一博文我来介绍RNN的改进版本LSTM和GRU，至于为什么有这个改进的方案，以及如何理解它们，我会尽量用最通俗的语言俩表达。

星海千寻·2023-01-08 02:22

元学习系列（五）：GRU模型

之前提到的孪生网络那类模型，简单来说他们都是把训练集作为先验知识进行建模，而像LSTM、GRU、神经图灵机这一类模型则提供了另一个新思路，那就是引入外部记忆，在训练过程中通过训练集对外部记忆进行修改，从而在测试的时候利用外部记忆作为先验知识

JessssseYule·2023-01-08 02:20

[人工智能-深度学习-53]：循环神经网络 - LSTM长短记忆时序模型的简化：门控循环网络GRU模型

blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121599096目录第1章前序知识1.1RNN循环神经网络模型1.2LSTM长短记忆时序模型1.3LSTM模型的缺点第2章GRU

文火冰糖的硅基工坊·2023-01-08 02:18

文本分类任务中几种attention机制的介绍

文本分类任务的一大核心就是获得文本的准确语义表示，笔者之前在文本分类任务中只是简单地调用LSTM或GRU来获得文本的词向量表示。

酸辣螺丝粉·2023-01-07 07:01

深度学习 | MATLAB实现CNN-RNN卷积循环神经网络模型设计

提出一种包含卷积神经网络和循环神经网络（LSTM\BiLSTM\GRU）的CNN-RNN深度神经网络

机器学习之心·2023-01-06 11:14

Pytorch深度学习实践第十三讲循环神经网络（高级篇）

https://pan.baidu.com/s/1bIKasCIDAaT-_EwB6hcAMQ提取码：4fij任务：使用RNN通过训练name数据集来预测name属于哪个country.RNN，LSTM，GRU

啥都不会的研究生←_←·2023-01-06 07:05

深度学习（Deep Learning）

知识关键点1.人工智能、深度学习的发展历程2.深度学习框架3.神经网络训练方法4.卷积神经网络，卷积核、池化、通道、激活函数5.循环神经网络，长短时记忆LSTM、门控循环单元GRU6.参数初始化方法、损失函数

人工智能技术与咨询·2023-01-06 04:11

深度学习Tensorflow2.8实现GRU文本生成任务详解

目录前言实现1.获取数据2.处理数据3.搭建并训练模型4.生成文本逻辑5.预测6.保存和读取模型前言本文使用cpu的tensorflow2.8来完成GRU文本生成任务。

·2023-01-06 04:08

【Deep Learning A情感文本分类实战】2023 Pytorch+Bert、Roberta+TextCNN、BiLstm、Lstm等实现IMDB情感文本分类完整项目（项目已开源）

因此也想做一个结构比较规范而且内容较为经典的任务本项目使用Pytorch框架，使用上游语言模型+下游网络模型的结构实现IMDB情感分析语言模型可选择Bert、Roberta神经网络模型可选择BiLstm、LSTM、TextCNN、Rnn、Gru

北村南·2023-01-05 16:58

用户序列建模方法总结

这里主要是对各种常见的算法对动态特征的建模进行总结主要包括了：池化：DNNforyoutube，deep&wideattention：DIN，DIEN序列思路：GRU4REC，LSTM等多兴趣特征建模：

天闲一号·2023-01-05 16:24

【GRU时序预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现时间序列预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍提出的预测模型采取分时序分段策略,使用卷积神经网络(CNN)提取景区多因素时序数据的特征,并对不同因素的时序数据赋予不同的权重

matlab科研助手·2023-01-05 13:10

回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入多输出

回归预测|MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入多输出目录回归预测|MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入多输出预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料预测效果基本介绍MATLAB

机器学习之心·2023-01-05 13:03

分类预测 | MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测(含混淆矩阵)

分类预测|MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测(含混淆矩阵)目录分类预测|MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测(含混淆矩阵)分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍MATLAB

机器学习之心·2023-01-05 13:02

【论文简述】IterMVS: Iterative Probability Estimation for Efficient Multi-View Stereo（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：FangjinhuaWang2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、深度学习、GRU、分类+回归5.探索动机：较低的运行时间和功耗是大多数工业应用的关键

华科附小第一名·2023-01-04 23:13

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的图神经网络模型

源代码杀手·2023-01-04 16:12

循环神经网络--LSTM（Long-Short Term Memory）与GRU（Gated Recurrent Unit ）

LSTM为了解决GradientVanish的问题，Hochreiter&Schmidhuber在论文“Longshort-termmemory,1997”中提出了LSTM（LongShort-TermMemory）。原始的LSTM只有InputGate、OutputGate。而咱们现在常说的LSTM还有ForgetGate，是由Gers在”LearningtoForget:ContinualPr

yeqiang19910412·2023-01-04 09:53

【动手学习pytorch笔记】24.门控循环单元GRU

GRU序列中并不是所有信息都同等重要，为了记住重要的信息和遗忘不重要的信息，最早的方法是”长短期记忆”（long-short-termmemory，LSTM），这节门控循环单元（gatedrecurrentunit

我已经吃饱了·2023-01-04 09:53

门控循环神经网络GRNN学习笔记（gru和lstm）

GRULSTM当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gatedrecurrentneuralnetwork）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中

卡塞尔学院临时校长·2023-01-04 09:44

PyTorch笔记 - GRU(Gated Recurrent Unit)网络结构

torch.nn.GRU：r是reset，重置门z是update，更新门n是new，最新门参数量：LSTM的0.75倍，计算量也是LSTM的0.75倍GRU的图中

SpikeKing·2023-01-04 09:40

【从零开始学习深度学习】36. 门控循环神经网络之长短期记忆网络（LSTM）介绍、Pytorch实现LSTM并进行训练预测

上一篇文章介绍了一种门控循环神经网络门控循环单元GRU，本文将介绍另一种常用的门控循环神经网络：长短期记忆（longshort-termmemory，LSTM），它比GRU稍复杂一点。

阿_旭·2023-01-04 09:05

（pytorch-深度学习）门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。

我是一颗棒棒糖·2023-01-04 09:34

动手学深度学习：6.7 门控循环单元（GRU）

6.7门控循环单元（GRU）上一节介绍了循环神经网络中的梯度计算方法。我们发现，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。

AI_Younger_Man·2023-01-04 09:02

门控循环神经网络之门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）介绍、Pytorch实现GRU并进行训练预测

在循环神经网络中，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。上一篇文章中介绍的裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。因此，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系，从而提出了门控循环神经网络（gatedrecurrentneuralnetwork）。它可以通过学习的门来控制信息的流动

阿_旭·2023-01-04 09:16

现代循环神经网络

1.门循环神经网络（GRU）2.长短期记忆神经网络（LSTM）3.深度循环神经网络4.双向循环神经网络这个方向的H：①先将输入的顺序进行颠倒=》得到输入到，②颠倒的输入传入网络=》得到到③将网络输出的H

菜虚空·2023-01-03 17:30

NLP学习—11.实现基于PyTorch与LSTM的情感分类

文本情感分类任务1.基于情感词典的方法2.基于机器学习的方法三、PyTorch中LSTM介绍四、基于PyTorch与LSTM的情感分类流程这节理论部分传送门：NLP学习—10.循环神经网络RNN及其变体LSTM、GRU

哎呦-_-不错·2023-01-03 09:25

机器学习笔记：LSTM 变体（conv-LSTM、Peephole LSTM、 coupled LSTM、conv-GRU）

1LSTM复习机器学习笔记RNN初探&LSTM_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：GRU_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客_gru机器学习2PeepholeLSTM就是计算输入门

UQI-LIUWJ·2023-01-03 06:58

【学习周报】研究生学习周报

学习内容：VPM模型训练LSTM与GRU比较学习时间：12.26~12.31学习笔记：VPM模型训练1.所需环境Python3.6Java15.0.2PyTorch1.2numpy,tqdm,h5py,

Bohemian_mc·2023-01-02 18:23

6.7_gru

6.7门控循环单元（GRU）上一节介绍了循环神经网络中的梯度计算方法。我们发现，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:14

RNN及其变体（LSTM、GRU）的介绍

先打个岔，区分一下recurrentneuralnetwork循环神经网络和recursiveneuralnetwork递归神经网络。recurrent:时间维度的展开，代表信息在时间维度从前往后的的传递和积累，可以类比markov假设，后面的信息的概率建立在前面信息的基础上，在神经网络结构上表现为后面的神经网络的隐藏层的输入是前面的神经网络的隐藏层的输出；recursive:空间维度的展开，是一

Yanir7·2023-01-01 20:56

循环神经网络(RNN)简单介绍及实现(基于表面肌电信号)

逐渐演变的有：双向循环神经网络（Bi-RNN）长短期记忆网络（LSTM）门控循环单元网络（GRU）循环卷

张xiao张·2023-01-01 19:41

nlp深度学习基础-CNN、GNN、RNN

网络结构结构特性参数学习CNN在NLP上的应用图卷积神经网络GNN结构参数维度卷积步骤循环神经网络RNN单元结构网络结构输入输出结构参数学习算法长短时记忆神经网络LSTM（longshort-termmemory）GRU

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:20

高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码实现）

目录1高级神经网络Keras知识点讲解及入门算例2CNN-GRU-Attention负荷预测2.1Python代码实现2.2运行结果1高级神经网络Keras知识点讲解及入门算例【数学建模】“华为杯”高级神经网络

wlz249·2022-12-31 15:45

【论文泛读】Multimodal Neural Graph Memory Networks for Visual Question Answering

生成词向量的一种方法理解GloVe模型（Globalvectorsforwordrepresentation）GRU是LSTM的一种变形，LSTM和CRU都是通过各种门函数来将重要特征保留下来，这样就保证了在

浪里摸鱼·2022-12-31 09:56

基于rnn的语音降噪matlab,基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)

采用的是GRU/LSTM模型。阅读下训练代码，可惜的是作者没有提供数据训练集。不过基本可以断定他采用的数据集里，肯定有urbansound8k。

芊小桌儿·2022-12-30 12:45

自然语言处理之Seq2seq的注意力机制,循环模型的问题,self-attention及Transformer结构讲解

Encoder-decoder模型特点：1.典型的end2end模型2.不论序列长度，固定大小的中间向量，可能造成信息缺失（前面的信息被后面的覆盖）3.根据不同的任务可以选取不同的编码器和解码器（cnn,rnn,lstm,gru

倪风俠·2022-12-30 10:12

CS224N笔记(四) Lecture 7：循环神经网络RNN的进阶——LSTM与GRU

本文将介绍两种比RNN更好地应对梯度消失问题的模型结构——LSTM和GRU，文章以CS224N的课件和材料为基础，重点分析他们的结构特点和梯度计算，在梯度消失的解决策略上进行了深入探究，并进一步分析它们的优缺点和应用场景

faith_0904·2022-12-29 17:58

神经网络学习笔记9——循环神经网络中的LSTM模型和GRU模型

系列文章目录LSTM视频参考GRU视频参考文章目录系列文章目录前言一、LSTM模型结构二、GRU模型结构三、GRU与LSTM的比较前言循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）

RanceGru·2022-12-29 17:23

BPTT算法 / LSTM的细胞状态和隐藏状态 / GRU

1:BPTT:其实就是BP算法正常的链式推导展开，只是因为它涉及到了之前时刻的ht输出，所以将时间信息给带进去了；而这也是为什么说RNN不能很好的保存长期记忆的原因，因为偏导的连乘，长期的记忆被不断的缩小，很容易出现梯度消失，也就是把长期记忆丢失了2:LSTM的细胞状态和隐藏状态参考：(41封私信/13条消息)如何理解LSTM中的cellstate和hiddenstate?-知乎(zhihu.co

xx_xjm·2022-12-28 12:03

门控循环单元（GRU）

门控循环神经网络可以更好地捕获时间步距离很长的序列上的依赖关系。重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系。更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。重置门打开时，门控循环单元包含基本循环神经网络；更新门打开时，门控循环单元可以跳过子序列。矩阵连续乘积可以导致梯度消失或梯度爆炸的问题，这种梯度异常在实践中的意义：我们可能会遇到这样的情况：早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其

流萤数点·2022-12-27 21:18

【机器学习】长短时记忆网络（LSTM）

长短时记忆网络的前向计算2.1门2.2遗忘门2.3输入门2.4输出门3.长短时记忆网络的训练3.1LSTM训练算法框架3.2关于公式和符号的说明3.3误差项沿时间的反向传递3.4将误差项传递到上一层3.5权重梯度的计算4.GRU4.1LSTM

CHH3213·2022-12-27 19:50

【论文简述】Efficient Multi-view Stereo by Iterative Dynamic Cost Volume（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：ShaoqianWang、BoLi2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、深度学习、动态代价体、GRU、迭代优化5.探索动机：由于正则化步骤需要较多的GPU

华科附小第一名·2022-12-27 08:51

文本分类从入门到精通各种模型的学习——Jieba分词。

paddle模式：利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需

big_matster·2022-12-26 09:02

2022.12.25 第三十六次周报

目录前言文献阅读背景主要贡献预处理模型架构时间特征提取空间特征提取结论GRU概念输入输出结构GRU的内部结构总结前言Thisweeklearnedanarticleoninitialattention-basedrecognitionofhumanactivityusingGRU.Inthisstudy

孙源峰·2022-12-26 08:59

时间序列预测 — 指数平滑、因素分解、机器学习、深度学习、数据增强

2020.11.09@修改于：2022.05.18文章目录1、经典方法1.1指数平滑1.2因素分解1.2.1朴素方法1.2.2ARIMA1.2.3Prophet2、机器学习3、深度学习3.1RNN/LSTM/GRU3.2Attention

条件漫步·2022-12-26 07:32

【论文笔记】Video2Vec: Learning Semantic Spatial-Temporal Embeddings for Video Representation

我们的网络提取CNN的特征并且训练了两个学习视频的文本信息地独立GRU编码器，此外我们还把视频的彩色图像序列和光流序列嵌入到相同尺寸的表征向量(representation

迷川浩浩_ZJU·2022-12-25 18:52

时序预测 | MATLAB实现IWOA-GRU和GRU时间序列预测(改进的鲸鱼算法优化门控循环单元)

时序预测|MATLAB实现IWOA-GRU和GRU时间序列预测(改进的鲸鱼算法优化门控循环单元)目录时序预测|MATLAB实现IWOA-GRU和GRU时间序列预测(改进的鲸鱼算法优化门控循环单元)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

机器学习之心·2022-12-25 11:09

LSTM 的几种改进方案

在前面我们很细致地介绍了基本LSTM的理论，其实学者们还提出了多种LSTM的变种，如CoupledLSTM、PeepholeLSTM、GRU等等，今天就来看看其中两个比较流行的变体Peepholeconnections

Alice熹爱学习·2022-12-25 09:14

Transformer图解

为什么它们优于以前的序列数据模型，如递归神经网络、GRU和LSTM？你可能听说过不同的著名Transform模型，例如BERT

新缸中之脑·2022-12-25 08:23

锻炼_主动

PytorchBi-LSTM+CRF代码详解_CallMeHiJohnny~~-CSDN博客_crfpytorch】（2）LSTM结构【3.RNN神经网络-LSTM模型结构-hyc339408769-博客园】（3）GRU

老穷酸·2022-12-25 04:00

浙江大学计算机知识图谱方向,Lecture0知识图谱概览-浙江大学.pdf

内容概览➤BasicConcepts➤什么是知识图谱➤典型的知识图谱项⽬➤知识图谱的技术内涵与外延➤开放知识图谱➤Handson01➤玩转第⼀个KG——KG4OpenKG➤Allegro-graph+Gruﬀ

weixin_39955732·2022-12-25 03:26

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