gru

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

文本分类TF-IDF+LSTM

其次，文本分类主要需要注意的是输入向量的维度需要与神经网络匹配，因此，TF-IDF得到的矩阵需要升一维才可以输入到神经网络中，只要输入维度正确，建立CNN，LSTM，GRU等模型都是可以的。
倔强菜鸟·2022-12-24 23:14

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
@橘柑橙柠桔柚·2022-12-24 23:31

深度学习（7）：基于LSTM算法的股票走势预测

原理先了解RNN，参考博客好好学习第三天：RNN与股票预测_流萤数点的博客-CSDN博客_rnn预测1.了解LSTM算法的基本原理2.熟悉LSTM趋势预测的常规方法3.掌握LSTM训练的方法4.LSTM和GRU
流萤数点·2022-12-24 09:20

注意力模型（Attention Model）

如上图所示，我们先假定有一个输入句子，并使用双向的RNN（bidirectionalRNN），或者双向的GRU或者双向的LSTM
双木的木·2022-12-24 06:11

深度学习入门课笔记（三）

目录一、序列数据二、语言模型三、RNN基本结构RNN的通过（穿越）时间反向传播四、门控循环单元引入门的循环网络（GRU）五、长短期记忆网络LSTM一、序列数据序列数据是常见的数据类型，前后数据具有关联性
是帆帆不是凡凡呀·2022-12-23 12:09

【无标题】

d2709e9180d1427d9f6349591ecbe204.png)RNN特点RNN种类双向RNN网络(BRNN)堆叠循环神经网络传统RNN缺点记忆时间短长短时记忆网络LSTMLSTM的变种PeepholeLSTM门控循环单元GRU
屿anglersking＇s THU·2022-12-23 08:20

nn.GRU的batch_first

其网络结构为CNN与GRU，加一个线性分类层。
weixin_44701954·2022-12-23 08:00

nn.GRU（）使用

项目场景1：  今天写代码的时候需要完成  那么我们就需要给Decodert添加h0,赋一个初始值解决办法：  通过查看nn.GRU()源代码，发现只要多输入一个h0就可以，即将代码modelFeatureExact
江_小_白·2022-12-23 08:58

pytorch_gru理解

文章目录gru理解原理图代码（pytorch）总结(直观理解)gru理解原理图代码（pytorch）importtorchimporttorch.nnasnnbatch_size=3seq_lens=4input_size
hellopbc·2022-12-23 08:28

torch.nn.GRU()函数解读

参考链接代码示例一个序列时：>>>importtorch.nnasnn>>>gru=nn.GRU(input_size=50,hidden_size=50,batch_first=True)>>>embed
wang xiang·2022-12-23 08:28

pytorch nn.GRU()，RNN详细代码

GRU,LSTM,RNN等模型网络在pytorch中的定义均在torch/nn/modules/rnn,py中其中GRU,RNN,LSTM均是继承的父类RNNBase其中关于RNNBase类的定义：def
chaiiiiiiiiiiiiiiiii·2022-12-23 08:58

pytorch学习笔记之GRU

在GRU中，首先计算得到两个门控信号，分别用于控制重置和更新，用sigmoid函数将输入映射到0-1之间，作为该信息的重要性分数，之后通过哈达玛乘积的方式对数据进行重要性控制。
小卜妞~·2022-12-23 08:27

torch.nn.GRU详解代码

importtorch.nnasnnimporttorchfromtorch.autogradimportVariable#输入是中输入10个特征维度隐藏是20个特征维度（输入是10列输出是20列）一共是2层rnn=nn.GRU
求学路上的小白·2022-12-23 08:27

pytorch nn.LSTM()，nn.GRU()参数详解

LSTM结构中是一个神经网络，即上图的结构就是一个LSTM单元，里面的每个黄框是一个神经网络，这个网络的隐藏单元个数我们设为hidden_size，那么这个LSTM单元里就有4*hidden_size个参数。每个LSTM输出的都是向量，包括Ct和htC_t和h_tCt和ht，它们的长度都是当前LSTM单元的hidden_size函数classtorch.nn.LSTM(*args,**kwargs
风吹草地现牛羊的马·2022-12-23 08:55

torch.nn.GRU的输入及输出示例

我们有时会看到GRU中输入的参数有时是一个，但是有时又有两个。这难免会让人们感到疑惑，那么这些参数到底是什么呢。一、输入到GRU的参数输入的参数有两个，分别是input和h_0。
久许·2022-12-23 08:25

torch.nn.GRU使用详解

torch.nn.GRU输入：(input_dim,hidden_dim,num_layers，…)–input_dim表示输入的特征维度–hidden_dim表示输出的特征维度，如果没有特殊变化，相当于
小时不识月123·2022-12-23 08:25

【NLP】GRU理解（Pytorch实现）

（点乘）不是矩阵相乘矩阵元素对应位置相乘【参考：31-GRU原理与源码逐行实现_取个名字真难呐的博客-CSDN博客】【参考：31、PyTorchGRU的原理及其手写复现_哔哩哔哩_bilibili】
myaijarvis·2022-12-23 07:52

PyTorch nn.GRU 使用详解

(这里我先把官网中h0去掉了，便于大家先理解更重要的概念)importtorchfromtorchimportnnrnn=nn.GRU(10,20,2)input=torch.randn(5,3,10)
周迪新·2022-12-23 07:22

2022.12.18 学习周报

RNNConventionalRecurrentNeuralNetworks5.DeepRecurrentNeuralNetworks5.1DeepTransitionRNN5.2DeepOutput5.3StackedRNN6.实验6.1训练6.2结果与分析7.讨论深度学习GRU
MoxiMoses·2022-12-23 05:27

车联网中基于轨迹预测的无人机动态协同优化覆盖算法

首先，为了训练得到统一的Seq2Seq-GRU轨迹预测模型，多个携带边缘计算服务器的无人机在分布式联邦学习与区块链的架构下，去除中心聚合节点，采取改进的Raft算法，在每轮训练中根据贡献数据量的大小，选举得到节点来完成参数聚合及模型更新任务
SAUTOMOTIVE·2022-12-21 16:24

【GRU回归预测】基于灰狼算法优化门控循环单元GWO-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测附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
普通网友·2022-12-21 14:40

2022/12/11周报

目录摘要文献阅读1、题目和摘要2、GRU网络3、注意力机制4、数据处理5、实验结果深度学习1、GRU2、重置门和更新门总结摘要本周在论文阅方面，阅读了一篇基于双重注意力机制和GRU网络的短期负荷预测模型的论文
白小李·2022-12-21 08:33

分类预测 | MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多特征分类预测

分类预测|MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多特征分类预测分类效果基本介绍模型描述程序设计参考资料分类效果基本介绍
机器学习之心·2022-12-20 12:34

pytorch入门：pytorch实现 LSTM ,GRU,RNN

循环神经网络变种标准循环神经网络虽然有记忆，但很健忘，再深层结构中循环神经网络实际上再时间序列的各个时刻重复应用相同的操作来构建深的计算图，而且模型的参数共享。比如W需要再时间步中反复用于相乘，如果W可以特征值分解：当特征值λ不在1附件，如果大于1产生梯度爆炸，小于1就会产生梯度消失。梯度消失会使我们难以知道参数朝哪个方向移动能改进代价函数，而梯度爆炸会让学习过程变得不稳定。再任何深度网络中都会存
AI路漫漫·2022-12-20 11:32
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