gru

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

NLP自然语言处理学习笔记（六）（转自咕泡AI）

循环神经网络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？
程哥哥吖·2022-12-18 07:25

NLP学习笔记(三) GRU基本介绍

大家好，我是半虹，这篇文章来讲门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)文章行文思路如下：首先通过长短期记忆网络引出为什么需要门控循环单元然后介绍门控循环单元的核心思想与运作方式最后通过简洁的代码深入理解门控循环单元的运作方式在之前的文章中
半虹·2022-12-18 07:18

基于深度学习方法预测大气空气质量的实现

如果你有任何疑问，请与我联系文章目录基于深度学习方法预测大气空气质量的实现前言一、空气质量数据集二、数据预处理1.去除缺失值及进行归一化2.数据相关性分析三、基于深度学习的空气质量预测模型1.模型结构1.1GRU
田园暮光·2022-12-17 10:39

回归预测 | MATLAB实现SSA-GRU和GRU多输入单输出

回归预测|MATLAB实现SSA-GRU和GRU多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现SSA-GRU和GRU多输入单输出预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述
机器学习之心·2022-12-17 07:55

openstack ubuntu虚机重启卡在booting from hard disk问题解决

本方案不一定适用于其他类似情况）根本原因openstackubuntu虚机重启卡在bootingfromharddisk问题解决问题描述之前在openstack创建正常使用的虚机，执行重启操作后，过了gru
空巢青年_rui·2022-12-16 21:35

NLP学习笔记-LSTM

LSTM论文：S.HochreiterandJ.Schmidhuber.Longshort-termmemory.NeuralComputation,1997.GRU（GatedRecurrentUnit
karl_ll·2022-12-16 07:23

时序模型：门控循环单元网络（GRU）

1.模型定义门控循环单元网络（GatedRecurrentUnit，GRU）1是在LSTM基础上发展而来的一种简化变体，它通常能以更快的计算速度达到与LSTM模型相似的效果2。
HadesZ~·2022-12-16 00:20

时空预测问题2:门控循环单元（GRU）

LSTM神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性的忘记一些不重要的信息而对长期的时间序列进行建模，GRU是LSTM的一种变体，是基于LSTM的思想来解决循环神经网络会产生梯度消失的问题。
左儿筱羽·2022-12-16 00:19

门控循环单元（Gate Recurrent Unit，GRU）

目录1GRU的输入输出结构2GRU的内部结构2.1重置门resetgate2.2更新门updategate3LSTM与GRU的关系4.总结5吴恩达视频截图LSTM通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息
意念回复·2022-12-16 00:17

GRU门控循环单元简述

GRU门控循环单元简述By:YangLiu1.什么是门控循环单元GRU在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中，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。
vendetta_gg·2022-12-16 00:16

第五门课：序列模型（第一周）——循环序列模型

数学符号3.循环Recurrent神经网络模型4.通过时间的反向传播5.不同类型的循环神经网络6.语言模型和序列生成7.对新序列采样8.循环神经网络的梯度消失9.GatedRecurrentUnit（GRU
青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:14

门控循环单元网络GRU详解

为了改善循环神经网络的长程依赖问题，在梯度消失是循环网络的主要问题除了使用一些优化技巧外更有效的方式就是改变模型比如让U=I同时令∂ht/∂ht=I为单位矩阵即ht=ht−1+g(xt;θ),(其中g(·)是一个非线性函数，θ为参数ht和ht−1之间为线性依赖关系，且权重系数为1，这样就不存在梯度爆炸或消失问题。但会出现梯度爆炸和记忆容量问题的基础上引入门控机制来控制信息的累计速度。括有选择地加入
大福王·2022-12-16 00:11

动手学深度学习（三十九）——门控循环单元GRU

文章目录门控循环单元（GRU）一、门控隐藏状态1.1重置门和更新门1.2候选隐藏状态1.3隐藏状态二、从零实现GRU2.1初始化模型参数2.2定义模型2.3训练与预测2.4简洁实现三、小结四、练习再次声明
留小星·2022-12-16 00:08

李沐动手学深度学习V2-GRU门控循环单元以及代码实现

一.GRU门控循环单元1.介绍我们可能会遇到这样的情况：1）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，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。
cv_lhp·2022-12-16 00:07

GRU:门控循环单元

GRU:门控循环单元理论LSTM与GRU对比实践从零实现GRUPytorch实现GRU参数输入输出理论解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题GRU是LSTM的一种变体，它比LSTM的结构更加简单，而且效果也很好
HatcherRobotics·2022-12-16 00:32

可解释性研究 -LRP-for-LSTM

1.2.作者代码二.LRP_for_LSTM2.1.理论部分2.2.1.WeightedConnections2.2.2.MultiplicativeInteractions2.2.作者代码三.扩展到GRU3.1
I still …·2022-12-15 20:36

LSTM原理、参数介绍、Keras实现

LSTM和GRU的解析从未如此清晰（动图+视频）2018-09-29人人都能看懂的LSTM：20171216人人都能看懂的GRU：20180102Keras关于LSTM的units参数，还是不理解?
条件漫步·2022-12-15 14:14

白话机器学习-Transformer

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·2022-12-15 08:32

简单神经网络搭建，从感知器到GRU

这是我去年自学神经网络的笔记，笔记本身是以jupyter的格式，我也会直接把jupyter文件放到这里，实测pytorch1.7可直接runall运行。该笔记主要介绍了一些神经网络的小tip，当时是跟着b站的一个up主学习的，但我对他的ppt内容作了许多的手绘添加以便于理解。jupyter文件如下：链接：https://pan.baidu.com/s/1sfaekKI-T18f9_STKzGlog
Pangaroo·2022-12-15 08:38

Chapter7 循环神经网络-2

文章目录5、LSTM&GRU5.1、长短时记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)5.1.1、相关概念5.1.2、从零开始实现5.1.3、简洁实现5.2、门控循环单元(GatedRecurrentUnit
CityD·2022-12-15 08:35

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - Recurrent Neural NetWork（RNN）

BidirectionalRNN（双向RNN）四、LongShortTermMemory（LSTM）五、LearningTarget六、RNN很难Train七、HelpfulTechniques7.1LSTM7.2GRU7.3Others
WSKH0929·2022-12-15 06:52

【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科研工作室·2022-12-14 16:52

Focal Loss实现

参考链接：https://www.jb51.net/article/177667.htm最近在搭建GRU模型用于预测未来的数据类别，因为数据非常不平衡，我们更关注的1类别的数据很少但是正是我们关注的一个类别
儒雅的晴天·2022-12-14 13:25

GRU解决预测分类问题（多变量预测多步）

解决问题的背景：现有五个属性列，前四个属性列作为特征输入，第五个属性列作为标签值，第五个属性列的意义是类别；先需要通过前50步的数据特征预测后10步的类别（即：51-60步）。1.直接多输出的方式:直接多输出的方式就是在神经网络的最后加上几个（对应的是需要预测步长是几步，这里是10）一样的全连接神经网络，在这一层之后进行对每个全连接神经网络输出的值的拼接得到一个10步长的结果，用于后面计算损失进行
榆 不·2022-12-14 13:25
上一页 10 11 12 13 14 15 16 17 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他