gru

论文阅读 Towards Implicit Content-Introducing for Generative Short-Text Conversation Systems

一、模型框架本框架有三个部分组成：标准GRU;提示词GRU和融合单元。（标准GRU和提示词GRU不共享信息，标准GRU操作一个一般的解码过程，提示词GRU模仿这个过程，但将预测的提示词作为当前输入。
欢桑·2022-12-08 08:00

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

6-3当使用公式（6.50）作为循环神经网络的状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果.附加题6-1P什么时候应该用GRU
沐一mu·2022-12-08 06:00

关系抽取

用Bi-GRU+Attention和字向量做端到端的中文关系抽取关系抽取可以简单理解为一个分类问题：给定两个实体和两个实体共同出现的句子文本，判别两个实体之间的关系。
wxc_Huang·2022-12-08 04:17

tf调不到keras怎么 回事_TensorFlow调用Keras库函数存在的问题

现想将keras版本的GRU代码移植到TensorFlow中，看到TensorFlow中有Keras库，大喜，故将神经网络定义部分使用Keras的FunctionAPI方式进行定义，训练部分则使用TensorFlow
马壮实·2022-12-07 20:20

Pytorch GRU

importtorchimporttorch.nnasnnclassGRU(nn.Module):'''GRU+全连接'''def__init__(self,num_layers=1,input_size
James-J·2022-12-07 20:40

论文阅读：基于循环神经网络的船舶航迹预测

基于循环神经网络的船舶航迹预测论文下载：https://download.csdn.net/download/qq_33302004/15421819目录1.摘要2.主要贡献3.一些有趣的观点4.基于SSPD的数据预处理方法5.GRU
志远1997·2022-12-06 23:09

交通状态预测 | Python实现基于Social-LSTM的轨迹预测方法

的轨迹预测方法目录交通状态预测|Python实现基于Social-LSTM的轨迹预测方法基本介绍研究回顾程序设计学习总结基本介绍轨迹预测其实就是序列生成问题，而序列生成问题当时主流解决方法都从循环神经网络（如GRU
小橘算法屋·2022-12-06 23:08

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

目录习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果编辑习题6-5推导GRU
蒂洛洛·2022-12-06 15:24

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

目录习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时,分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法.习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果.习题6-5推导GRU
Stacey.933·2022-12-06 14:19

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.令为在第k时刻函数的输入，在计算误差项时，梯度有可能过大，从而导致梯度爆炸解决：增加门控机制，使用长短期记忆神经网络习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果编辑LSTM通过门控机制解决梯度问题，forgetinputoutput门非0即1门为1时梯度能很好地在LS
_Gypsophila___·2022-12-06 11:42

理解序列模型（RNN、LSTM、GRU）

目录1.序列模型2.RNN3.LSTM4.GRU1.序列模型生活中有许多序列数据（具有先后顺序的数据），比如语音，文本，DNA，音乐，动作，怎样处理这些数据呢？
skycol·2022-12-06 07:02

区间预测 | MATLAB实现GRU门控循环单元分位数回归多输入单输出

区间预测|MATLAB实现GRU门控循环单元分位数回归多输入单输出目录区间预测|MATLAB实现GRU门控循环单元分位数回归多输入单输出效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍分位数回归是简单的回归
机器学习之心·2022-12-05 20:06

时序预测 | MATLAB实GRU(门控循环单元)时间序列多步预测

时序预测|MATLAB实GRU(门控循环单元)时间序列多步预测目录时序预测|MATLAB实GRU(门控循环单元)时间序列多步预测基本介绍预测结果模型结构程序设计学习总结参考资料基本介绍GRU是LSTM的一种变种
机器学习之心·2022-12-05 20:05

深度学习 | MATLAB实现GRU门控循环单元gruLayer参数设定

深度学习|MATLAB实现GRU门控循环单元gruLayer参数设定目录深度学习|MATLAB实现GRU门控循环单元gruLayer参数设定基本介绍程序设计学习总结参考资料基本介绍门控循环单元与普通的循环神经网络之间的关键区别在于
机器学习之心·2022-12-05 20:35

回归预测 | MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出

回归预测|MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出文章目录回归预测|MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出GRU基本介绍GRU模型设计建模步骤结构设计GRU程序设计单层GRU设计多层
机器学习之心·2022-12-05 20:05

多元回归分析 | GRU门控循环单元多输入单输出预测（Matlab完整程序）

多元回归分析|GRU门控循环单元多输入单输出预测（Matlab完整程序）目录多元回归分析|GRU门控循环单元多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练集数据的
小橘算法屋·2022-12-05 20:03

循环神经网络(RNN)及其变体GRU和LSTM的基础知识详解(公式)

RNN计算公式RNN结构图结构图中变量名介绍a：上一个时间步的激活值（activatevalue）x：第x个输入（一句话中第x个字）y：第y个输出（预测值）Waa：与激活值进行计算的参数。其中第一个a是指当前参数是计算a（激活值）的，第二个a是指当前参数与激活值进行乘运算Wax：与输入进行计算的参数。其中第一个a是指当前参数是计算a（激活值）的，第二个x是指与输入值x进行运算Wya：与激活值运算的
卡伊德·2022-12-05 17:34

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

二、习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果三、习题6-5推导GRU网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果四、附加题6-1P什么时候应该用GRU?什么时候用LSTM?
别被打脸·2022-12-05 15:51

动手学深度学习第二版——Day1（章节1——2.2）

GRU，LSTM，seq2seq注意力机制——Attention,Transformer优化算法——SGD，Momentum，Adam高性能计算——并行，多GPU，分布式计算
Mrwei_418·2022-12-05 13:25

2022.12.4 学习周报

1.2遗忘门（forgetgate）1.3输入门（inputgate）1.4输出门（outputgate）2.GRU原理3.LSTM与GRU的比较4.张量5.梯度、散度和旋度6.利用张量证明矢量分析中的恒等式
MoxiMoses·2022-12-05 11:04

吴恩达序列模型学习记录

作业区GRU里面的c和a是相等的，这和LSTM不一样LSTM这里使用的时a和x一起来计算门值（遗忘门，更新门，输出门）,注意使用的tanh和sigmoid注意到上面的这条红线，只要确定的设置了遗忘门和更新门
笑给我看·2022-12-05 09:21

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

目录习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果习题6-5推导GRU网络中参数的梯度
Persevere~~~·2022-12-05 09:20

回归预测 | MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出

回归预测|MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出文章目录回归预测|MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出预测效果基本介绍模型结构程序设计参考资料致谢预测效果基本介绍GRU神经网络是
机器学习之心·2022-12-05 07:29

长短期记忆网络 LSTM

1.6LSTM与GRU相比怎么样呢？2.nn.LSTM()2.1nn.LSTM()的参数解释2.2nn.LSTM()的输入输出1.LST
OPTree412·2022-12-04 20:19

【学习笔记】《Python深度学习》第六章：深度学习用于文本和序列

文章目录1处理文本数据1.1单词和字符的one-hot编码1.2使用词嵌入1.3从原始文本到词嵌入2循环神经网络2.1Keras中的循环层2.2LSTM层和GRU层2.3实例：使用LSTM进行IMDB电影评论分类
Schanappi·2022-12-04 15:58

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

目录习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果习题6-5推导GRU网络中参数的梯度
uvuvuvw·2022-12-04 13:17

Keras序列到序列学习十分钟介绍（翻译）

简单的情况：输入输出序列等长一般情况：典型sequence-to-sequenceKeras示例参考文献：进一步问答：如何使用GRU层替换L
青萍之默·2022-12-04 09:48

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

目录习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果习题6-5推导GRU网络中参数的梯度
HBU_fangerfang·2022-12-04 09:10

LSTM和GRU的动态讲解

转至https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/82922386?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-Blog
仅用于个人纪录·2022-12-04 07:44

024 基于双向门控递归单元网络的癫痫发作检测2022

为了方便癫痫的诊断和治疗，提出了一种基于双向门控递归单元(bi-GRU)神经网络的癫痫自动检测方法。首先，将小波变换应用于脑电信号的滤波预处理。然后计算信号在几个特定频段的相对能量，并将其输入
爱吃榴莲的妹妹·2022-12-04 07:58

PSO-GRU多变量回归预测，粒子群优化门控循环单元(Matlab)

PSO-GRU多变量回归预测，粒子群优化门控循环单元(Matlab)所有程序经过验证，保证有效运行。1.data为数据集，输入7个特征，输出一个变量。
「已注销」·2022-12-03 15:56

pytorch LSTM从头开始训练一个语言模型代码及其注释

利用lstm和gru训练一个语言模型这个语言模型就是输入一个词预测下一个词是什么*************************************************************
光英的记忆·2022-12-03 11:21

带你玩转序列模型之NLP与词嵌入（一）

目录一.词汇表征二.使用词嵌入三.词嵌入的特性四.嵌入矩阵五.学习词嵌入一.词汇表征上周我们学习了RNN、GRU单元和LSTM单元。
深海鱼肝油ya·2022-12-03 08:49

回归预测 | MATLAB实现贝叶斯优化门控循环单元(BO-GRU)多输入单输出

回归预测|MATLAB实现贝叶斯优化门控循环单元(BO-GRU)多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现贝叶斯优化门控循环单元(BO-GRU)多输入单输出基本介绍背景回顾模型介绍程序设计学习总结参考资料致谢基本介绍本次运行测试环境
机器学习之心·2022-12-03 07:01

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

目录习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果习题6-5推导GRU网络中参数的梯度
牛奶园雪梨·2022-12-03 07:20

吴恩达深度学习 | (20) 序列模型专项课程第一周学习笔记

2.数学符号3.循环神经网络模型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.GRU单元10.长短期记忆LSTM11.双向循环神经网络
CoreJT·2022-12-03 03:08

【李宏毅机器学习】Recurrent Neural Network Part2 循环神经网络（p21） 学习笔记

为什么不好训练HelpfulTechniquesLongShort-termMemory(LSTM)GRU简介MoreApplications……输入和输出都是一个向量序列输入一个向量序列，输出是一个
duanyuchen·2022-12-02 21:42

2021李宏毅机器学习笔记--9 Recurrent Neural Network

3.1Elmannetwork3.2Jordannetwork3.3bidirectionalRNN四、LSTM五、trainingRNN5.1BPTT5.2TrainingRNN的问题及原因5.3解决方法5.4GRU
guoxinxin0605·2022-12-02 20:13

VSE++: Improving Visual-Semantic Embeddings with Hard Negatives

提出了一种新的计算loss的方案，主要针对与hardnegtive,加大样本与hardnegtive的距离二、论文方法Embedding1)图像采用VGG19或者ResNet152进行特征提取2)文本描述采用GRU
__main__·2022-12-02 20:57

RNN-GRU-LSTM详解

RNN-GRU-LSTMRNN（RecurrentNeuralNetwork）GRU(gatedrecurrentunit)LSTM（Longshorttermmemery）LSTM能解决梯度消失/梯度爆炸
Sais_Z·2022-12-02 16:18

rnn lstm gru_总体上简化GRU，LSTM和RNN

rnnlstmgruSequencemodelsareaspecialclassofdeepneuralnetworksthathaveapplicationsinmachinetranslation,speechrecognition,imagecaptioning,musicgeneration,etc.Sequenceproblemscanbeofvaryingtypeswherethein
weixin_26752765·2022-12-02 16:17

LSTM系列的梯度问题

1.前沿本文主要围绕NN、RNN、LSTM和GRU，讨论后向传播中所存在的梯度问题，以及解决方法，力求深入浅出。
jcsyl_mshot·2022-12-02 15:53

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

目录习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时,分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法.习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果.习题6-5推导GRU
白小码i·2022-12-02 15:22

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时,分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果附加题6-1P:什么时候应该用GRU
.星.·2022-12-02 13:06

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

GRU的优点是其模型的简单性，因此更适用于构建较大的网络。它只有两个门控，从计算角度看，它的效率更高，它的可扩展性有利于构筑较大的模型；但是LSTM更加的强大和灵活，因为它具有三个门控。
Guo_weiqi·2022-12-02 13:26

GNN学习—递归图神经网络

第1篇—递归图神经网络RNN简介RNN(RecurrentNeuralNetworks)LSTM（Long-ShortTermMemory）GRU(GateRecurrentUnit)RecGNN模型简介
不加糖也很甜^-^·2022-12-02 12:10

了解LSTM和GRU

lstm和gru深度学习，自然语言处理(DeepLearning,NaturalLanguageProcessing)Inmylastarticle,IhaveintroducedRecurrentNeuralNetworksandthecomplicationsitcarries.TocombatthedrawbacksweuseLSTMs
weixin_26752765·2022-12-02 11:37

深度学习系列 -- 序列模型之循环序列模型（Recurrent Neural Networks）

2数学符号（Notation）3循环神经网络（RecurrentNeuralNetworkModel）4语言模型和序列生成5采样6循环神经网络的梯度消失7GRU(门控循环单元)9双向循环神经网络（BRNN
已退游，勿扰·2022-12-02 07:34

吴恩达《序列模型》01——循环神经网络RNN

Backpropagationthroughtime）4.不同结构三、语言模型1.Languagemodelandsequencegeneration2.采样（Samplingnovelsequences）四、GRU
美式咖啡不加糖x·2022-12-02 07:33

深度学习Review【三】序列、RNN、LSTM（GRU）、DRNN

课程地址动手学深度学习笔记【三】一、序列模型马尔科夫假设潜变量二、RNN循环神经网络衡量语言模型梯度剪裁torch实现三、GRU门控循环单元思路torch实现四、LSTMtorch实现五、DeepRNN
舒克儿不开飞机·2022-12-02 07:33
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