gru 第13页

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

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

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