gru

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

循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）以及Pytorch的使用

RNN循环神经网络的结构，它由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成。语言模型：给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么在使用RNN之前，语言模型主要采用n-gram,n是一个自然数，假设一个词出现的频率只与前面N个词相关。RNN理论上可以往前（往后看）任意多个词。参考：循环神经网络在计算时，每一timestep中使用的参数是一样的，也就是说每个步骤的参数都是共享的，这是RNN的
jiangchao98·2022-12-20 11:58

新的循环神经网络——LSTM与GRU

@(Aaron)[机器学习|ModernRNN]主要内容包括：GRU/LSTM/深层RNN/双向RNN文章目录GRU载入数据集初始化参数GRU模型训练模型简洁实现LSTM初始化参数LSTM模型训练模型简洁实现深度循环神经网络双向循环神经网络
此心安处是吾乡-Aaron·2022-12-20 09:47

深度学习入门（六十）循环神经网络——门控循环单元GRU

深度学习入门（六十）循环神经网络——门控循环单元GRU前言循环神经网络——门控循环单元GRU课件关注一个序列门候选隐状态隐状态总结教材1门控隐状态1.1重置门和更新门1.2候选隐状态1.4隐状态2从零开始实现
qq_52358603·2022-12-20 09:47

GRU（Gated Recurrent Neural Network）

其中，门控循环单元（gatedrecurrentunit，GRU）是一种常用的门控循环神经网络。1）
下雨天吃火锅哩·2022-12-20 09:13

tensorflow实现循环神经网络——经典网络（LSTM、GRU、BRNN）

参考链接：https://www.cnblogs.com/tensorflownews/p/7293859.htmlhttp://www.360doc.com/content/17/0321/10/10408243_638692495.shtmlhttp://blog.itpub.net/31555081/viewspace-2221434/https://blog.csdn.net/qq_340
尼古拉斯·two_dog·2022-12-20 09:13

【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⛄内容介绍软测量建模能够有效地解决生产过程中在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保养复杂等问题。目前,神经网络是软测量建模的主要工具之
matlab科研助手·2022-12-20 07:03

【Keras】学习笔记16：深度学习循环神经网络（RNN）的原理知识

二RNN(循环神经网络)2.1RNN模型结构2.2RNN的反向传播三RNN的一些改进算法3.1LSTM算法(LongShortTermMemory,长短期记忆网络)3.2GRU算法四基于Tensorflow
Zking~·2022-12-20 03:11

代码实践 | 卷积神经网络之图像分类

Hyperparameters）|上超参数（Hyperparameters）|下寄己训练寄己｜自编码器通熟易懂RNN｜RNN与RNN的变种结构|上通俗易懂LSTM｜RNN的变种结构|LSTM长短期记忆网络通俗易懂GRU
「已注销」·2022-12-20 01:48

【一起入门NLP】中科院自然语言处理作业四：RNN+Attention实现Seq2Seq中英文机器翻译（Pytorch）【代码+报告】

同样也是从小白的视角解读程序和代码，现在我们开始吧（今天也是花里胡哨的一天呢）目录1.程序与实验说明实验要求程序说明2.知识概述2.1序列生成问题Seq2Seq2.2RNN+Attention架构生成模型2.3机器翻译2.4GRU2.5
vector<>·2022-12-19 20:39

范数在非线性系统中的应用

例如：1.长—短周期记忆（LSTM）2.封闭复用单元（GRU）例：其中：是控制非线性项的参数，是控制线性部分的门，是激活函数，。那么为什么要分线性部分和非线性的
Anthony9704·2022-12-19 08:10

回归预测 | MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测

灰狼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆神经网络多输入单输出回归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GWO-GRU
机器学习之心·2022-12-19 00:30

一文读懂循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）

目标能够说出循环神经网络的概念和作用能够说出循环神经网络的类型和应用场景能够说出LSTM的作用和原理能够说出GRU的作用和原理1.循环神经网络的介绍为什么有了神经网络还需要有循环神经网络？
酷酷的橙007·2022-12-18 15:46

NLP学习—10.循环神经网络RNN与LSTM、GRU、双向LSTM以及基于PyTorch的代码实现

二、RNN的原理三、RNN的类型四、RNN存在的问题五、LSTM/GRU六、GatedRecurrentUnit—GRU七、BI-LSTM1.双向LSTM的模型代码实现2.双向LSTM+Attention
哎呦-_-不错·2022-12-18 15:16

PyTorch实战：使用GRU实现名字分类问题

目录一、GRU介绍二、分类问题介绍三、PyTorch实现1、模型理解2、代码一、GRU介绍GRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN
Ma Sizhou·2022-12-18 15:15

有关循环神经网络——RNN、Seq2Seq、LSTM、GRU简单概括式的理解与总结

RNN：循环神经网络。RNN输入为两个向量xt与st-1，分别代表输入向量与之前输入序列所储存的knowlegde。简单而言，RNN适合处理序列问题（当前输入数据与之前输入数据有关），如上下文、文本处理、时序问题，具体如文本翻译、时序建模等等。RNN由于梯度乘性问题，对于过长的序列，前面的序列对后面的序列影响基本为0，由此引入了LSTM。双向RNN：解决传统RNN的信息只能由过去知识来获得。很多时
Rulcy·2022-12-18 15:15

循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）的结构及代码实现

RNN代码实现：#一般循环神经网络RNNclassConvRNN(nn.Module):def__init__(self,inp_dim,oup_dim,kernel,dilation):super().__init__()pad_x=int(dilation*(kernel-1)/2)self.conv_x=nn.Conv2d(inp_dim,oup_dim,kernel,padding=pad
乐亦亦乐·2022-12-18 15:13

循环神经网络 RNN GRU LSTM

循环神经网络RNNGRU(GatedRecurrentUnit)门控循环单元（GRU）的出现主要是为了解决循环神经网络训练过程中出现的梯度消失和梯度爆炸问题。GRU中采用记忆细胞c的值替换了激活值a。
朱润文·2022-12-18 15:11

自然语言处理入门实战——基于循环神经网络RNN、LSTM、GRU的文本分类（超级详细，学不会找我！！！）

1一、实验过程1.1实验目的通过这个课程项目大，期望达到以下目的：1.了解如何对自然语言处理的数据集进行预处理操作。2.初识自然语言数据集处理操作的步骤流程。3.进一步学习RNN循环神经网络的模型思想、网络架构和代码实现。4.学习深度学习中文本分类的任务。1.2实验简介这个项目名称为“”，基于RNN的文本分类，并对测试集进行名字类别的预测。这个项目提供的数据集是不同国家的名字文本，包括了18个不同
~北木南·2022-12-18 14:05

【GRU时序预测】基于matlab卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU时间序列预测【含Matlab源码 2287期】

⛄一、CNN-GRU数据预测1理论基础1.1CNN算法负荷序列数据为一维数据，用一维卷积核对数据进行卷积处理，以获取数据的特征。
海神之光·2022-12-18 13:36

【GRU回归预测】基于matlab粒子群算法优化门控循环单元PSO-GRU神经网络回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 2286期】

⛄一、CNN-GRU数据预测1理论基础1.1CNN算法负荷序列数据为一维数据，用一维卷积核对数据进行卷积处理，以获取数据的特征。
海神之光·2022-12-18 13:36

车牌识别lpr tenssorrt推理（三）

hyperlpr两种车牌识别模型：有gru单元，无gru单元。
cv-daily·2022-12-18 10:06

【GRU回归预测】基于麻雀算法优化门控循环单元SSA-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⛄内容介绍软测量建模能够有效地解决生产过程中在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保养复杂等问题。目前,神经网络是软测量建模的主要工具之
Matlab科研工作室·2022-12-18 10:11

【GRU回归预测】基于matlab卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU数据预测（多输入单输出）【含Matlab期源码 2274期】

⛄一、CNN-GRU数据预测1理论基础1.1CNN算法负荷序列数据为一维数据，用一维卷积核对数据进行卷积处理，以获取数据的特征。
海神之光·2022-12-18 08:32

【GRU回归预测】基于麻雀算法优化门控循环单元SSA-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⛄内容介绍软测量建模能够有效地解决生产过程中在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保养复杂等问题。目前,神经网络是软测量建模的主要工具之
matlab科研助手·2022-12-18 08:49

【学习笔记】【GRU】十八——GRU原理简介与LSTM的比较

但由于门控装置复杂，带来了计算量增加，所以引进了简化版的LSTM，即GRU。本文介绍GRU的基本原理，并将其与LSTM和RNN进行对比，分析它们各自的优劣。
昔我往矣wood·2022-12-18 07:26

自然语言处理（十一）：GRU模型

自然语言处理笔记总目录GRU（GatedRecurrentUnit）也称门控循环单元结构，它也是传统RNN的变体，同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象。
GeniusAng丶·2022-12-18 07:56
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