gru

序列模型之循环神经网络（三）LSTM & BRNN & DRNN

目录一.长短期记忆LSTM二.双向循环神经网络三.深层循环神经网络一.长短期记忆LSTM最后暑促先来看一下GRU和LSTM的对比，从公式可以看到LSTM中a^和c^已经不是一个东西了，然后LSTM有三个门
深海鱼肝油ya·2022-12-02 07:32

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

文章目录习题6-3习题6-4习题6-5附加题6-1P附加题6-2P参考链接习题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.公式是：还会存在两个问题（1）梯度爆炸问题：令为在第k时刻函数g(·)的输入，在计算公式中的误差项时，梯度可能会过大，从而导致梯度爆炸问题（2）记忆容量问题：随着ht不断累积存储新的输入信息，会发生饱和现象。假设g(
凉堇·2022-12-02 03:21

【三维深度学习】多视角立体视觉模型R-MVSNet

GRU减小内存消耗、规模化能力与较强泛化性，重建先前不能重建的大场景、得到较高的重建精度。本文作为MVSNet的改进，一作同样来自于港中文权龙老师课题组的Y
hitrjj·2022-12-02 00:28

深度学习之环境配置 jupyter notebook

多层感知机卷积神经网络：LeNet,AlexNet,VGG,Inception,ResNet循环神经网络：RNN,GRU,LSTM,seq2seq注意力机制：Attention,Transformer优化算法
彭祥.·2022-12-01 19:40

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.公式(6.50)：ht=ht−1+g(xt,ht−1;Θ)h_{t}=h_{t-1}+g(x_{t},h_{t-1};\Theta)ht=ht−1+g(xt,ht−1;Θ)令Zk=Uhk−1+Wxk+bZ_k=Uh_{k-1}+Wx_k+bZk=Uhk−1+Wxk+b为在第k时刻函数g(·
真不想再学了·2022-12-01 19:20

CNN+GRU+CTC实现不定长字符串识别（二）

对识别结果进行投票介绍投票思路源码结果介绍一拳难敌四手，对于模型来说也是这样，单个模型的准确率终究还是不如多个模型综合起来准确率高，这里我简单的训练了四个模型，找一找他们之间的关系。我用的训练集依然是tinymind的人民币编码识别，我训练了三种模型，ResNet*1，DenseNet*1，Xception*2，因为时间和硬件问题也没有训练很多，正确率分别如下：ResNet:DenseNet:Xc
(DᴗD)B·2022-12-01 08:19

（论文加源码）基于deap的四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU

论文和源码见个人主页：https://download.csdn.net/download/qq_45874683/85002721（论文加源码）基于DEAP数据集的1D-CNN和RNN情感分类（GRU
脑电永不过时·2022-12-01 08:47

实习面试复习

商汤-上海IRDC-算法开发实习生根据面经复习手写Conv2dBN,LN/LSTM/GRU/Transformer一些基础手写conv2ddefcorr2d(X,K):n,m=X.shapeh,w=K.shapeY
starbuling~·2022-12-01 07:49

RNN GRU LSTM 区别

RNN网络defget_params(vocab_size,num_hiddens,device):num_inputs=num_outputs=vocab_sizedefnormal(shape):returntorch.randn(size=shape,device=device)*0.01#隐藏层参数W_xh=normal((num_inputs,num_hiddens))W_hh=norm
能吃胖的晨星·2022-12-01 04:54

门控神经网络：LSTM 和 GRU 简要说明

https://www.toutiao.com/a6686326800332620292/一、门控循环神经网络门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整，加入了门控机制，用来控制神经网络中信息的传递。门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留，有多少需要丢弃，新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等。这使得门控循环神经网络可以学习跨度相对较长的依赖关系，而不会出现梯度
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-01 01:03

【深度学习】动图解释长短记忆神经网络（LSTM）

最近，国外有一份关于LSTM及其变种GRU（GatedRecurrentUnit）的图解教程非常火。教程先介绍了这两种网络的基础知识，然后解释了让LSTM和GRU具有良好性能的内在机制。当然，
风度78·2022-12-01 00:54

GRU与注意力机制机器翻译实战 ：基于GRU与注意力机制实现法语-葡萄牙语的翻译详细教程 数据+代码

本教程通过机器翻译的例子来介绍和实现一个简单的机器翻译方法，机器翻译是指将一段文本从源语言(如语言A)自动翻译到目标语言(如语言B)。本教程通过加载和预处理数据、构造编码器和解码器、训练模型、结果评价得到一个可以应用的机器翻译工具。1.2任务描述神经机器翻译方法是使用神经网络直接将一个源语言句子转化为目标语言句子，具体是利用编码器将源语言句子转成一个向量，该向量形成了对源语言句子的一种分布式表示，
数学是算法的灵魂·2022-12-01 00:00

吴恩达深度学习笔记——序列模型与循环神经网络（Sequence Models）

RecurrentNeuralNetworks（循环神经网络）序列模型符号：以NLP举例循环神经网络基础RNN变体语言模型（重点）基础概念训练过程详解新序列采样（samplenovelsequences）：RNN改进梯度消失GRU
亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-30 23:02

循环神经网络RNN（含LSTM，GRU）小综述

循环神经网络1.1RNN的结构1.2BRNN的结构1.3梯度消失和梯度爆炸二、LSTM2.1引子2.2LSTM单元2.3LSTM的补充理解方式和变种（☆）2.3.1一步步的拆解LSTM2.3.1LSTM变种三、GRU3.1GRU
我就是黑凤梨·2022-11-30 23:23

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

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.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
叶雨柳光·2022-11-30 21:17

Transformer简介及架构介绍

教程链接：1.1Transformer背景介绍_哔哩哔哩_bilibili一、优势相比于之前介绍的RNN以及其变种LSTM和GRU，Transfomer有两个优势：1.可以利用分布式GPU并行训练，提升训练效果
APPLECHARLOTTE·2022-11-30 20:07

序列模型之循环神经网络（二）

目录一.语言模型和序列生成二.新序列采样三.带有神经网络的梯度消失四.GRU单元一.语言模型和序列生成上图的例子就是咱们的手机上的语音转文字输入差不多，说一句话，可能有多种可能的句子，那么到底是哪一种呢
深海鱼肝油ya·2022-11-30 15:17

转载 pytorch调参记录/lstm/cnn

基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结（Demo）这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM
weixin_30571465·2022-11-30 14:06

Hierarchical Attention Networks for Document Classification的代码

结构如图所示第一层是embedding层(像大多数nlp网络一样)；第二层是双向GRU，拼接输出，然后attention（这个attention和BiLSTM+attention里面的attetion有点不同
攀攀的跟屁虫·2022-11-30 14:31

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

文章目录习题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
辰 希·2022-11-30 13:11

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
cdd04·2022-11-30 12:16

[2022-11-28]神经网络与深度学习 hw10 - LSTM和GRU

contentshw10-LSTM和GRU相关习题task1题目内容题目分析题目解答题目总结task2题目内容题目分析题目解答题目总结task3题目内容题目分析题目解答题目总结task4题目内容题目分析题目解答问题总结
三工修·2022-11-30 07:12

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
五元钱·2022-11-30 07:42

Transformer + RL：是强化学习魔高一尺，还是 Transformer 道高一丈？ （1）

NLP），以一个非常惊人的标题“AttentionisAllYouNeed”催生了无数后续工作，而Transformer最近的一些变体已经在NLP领域证明了其可以在大多数任务中取代并超越经典模型LSTM/GRU
OpenDILab开源决策智能平台·2022-11-30 06:50

论文笔记《融合注意力机制的多通道卷积与双向GRU模型的文本情感分析研究》

对于CNNRNNGRU有一些思考：（１）对于词语的向量化表示，高维分布式向量表示赋予具有相似词义的词语之间的高相似性。与此同时，与独热表示相比，词嵌入方式可以更好地解决短文本的词义冗余等问题，减少计算量。（２）ＣＮＮ在文本处理中能够学习提取到位于文本不同位置上的局部特征。ＲＮＮ模型能够更好地考虑文本内的序列关系，并且能够学习到较长序列文本依赖而不仅仅局限于局部特征之中。（３）ＣＮＮ与ＲＮＮ模型的结
H. Private·2022-11-30 06:13

深度学习入门6-RNN、LSTM、GRU和注意力机制的代码实现

文章目录前言一、导入库二、各框架实现1.RNN2.LSTM3.GRU4.注意力机制总结前言今天要实现的代码是RNN、LSTM、GRU和注意力机制的框架部分。RNN、LSTM和GRU的框架图如上所示。
时光轻浅，半夏挽歌·2022-11-30 03:14

基于GRU与注意力机制实现法语-葡萄牙语的翻译详细教程 数据+代码

本教程通过机器翻译的例子来介绍和实现一个简单的机器翻译方法，机器翻译是指将一段文本从源语言(如语言A)自动翻译到目标语言(如语言B)。本教程通过加载和预处理数据、构造编码器和解码器、训练模型、结果评价得到一个可以应用的机器翻译工具。1.2任务描述神经机器翻译方法是使用神经网络直接将一个源语言句子转化为目标语言句子，具体是利用编码器将源语言句子转成一个向量，该向量形成了对源语言句子的一种分布式表示，
甜辣uu·2022-11-30 03:36

【论文简述】Recurrent MVSNet for High-resolution Multi-view Stereo Depth Inference（CVPR 2019）

一、论文简述1.第一作者：AntyantaBangunharcana2.发表年份：20193.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、GRU、深度学习、CNN、分类5.探索动机：绝大多数基于学习的方法都基于代价空间正则化来进行训练和预测
华科附小第一名·2022-11-30 01:01

回归预测 | MATLAB实现PSO-GRU(粒子群优化门控循环单元)多输入单输出

回归预测|MATLAB实现PSO-GRU(粒子群优化门控循环单元)多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现PSO-GRU(粒子群优化门控循环单元)多输入单输出预测效果基本介绍程序设计拓展学习往期精彩参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2022-11-30 00:52

神经网络与深度学习作业10：（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.公式(6.50)为：在计算误差项时，可能会出现梯度过大的情况，解决办法为：使用长短期神经网络。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.其中EEE为损失函数，由于LSTM中通过门控机制解决梯度问题，遗忘门，输入门和输出门是非0就是1的，并且三者之间都是相加关系，梯
captainMo_11·2022-11-29 21:39

机器学习模型自我代码复现：使用numpy复现GRU

由于GRU的过程较为复杂，使用XMind画了一张图作为原理上的参考。GRU属于RNN的一类，使用门控在一定程度上抑制了梯度消失的问题。
thorn_r·2022-11-29 19:42

torch.nn.embedding()大致使用方法

碰到了这个东西，有点不太清楚，在这里记下笔记将nn.embedding理解为学习一个词向量的表示，每一个词都会对应一个指定维度的单独的向量表示（embed_dim在GRU等模型的输入中，可以认为是input_size
chaiiiiiiiiiiiiiiiii·2022-11-29 17:24

dropout层加在哪里_Dropout在LSTM / GRU递归神经网络中的应用详解

作为dropout的一个变种，Krueger等人提出了Zoneout，它“不是将某些单位的激活设置为0，Zoneout随机替换某些单位的激活与他们从前一个时间步的激活。”这“使网络更容易保留以前时间步的信息向前发展，促进而不是阻碍梯度信息向后流动“。640.png(4.5KB,下载次数:3)2018-9-2220:22上传图11.Zoneout作为dropout的特例;~ht是下一个时间步的单位h
weixin_39637571·2022-11-29 17:19

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

文章目录习题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
plum-blossom·2022-11-29 14:45

GRU 浅析

文章目录1.GRU简介2.GRU详解2.1重置门2.2更新门3.GRU的PyTorch实现1.GRU简介  门控循环单元(GateRecurrentUnit,GRU)于2014年提出，原论文为《EmpiricalEvaluationofGatedRecurrentNeuralNetworksonSequenceModeling
晓野豬·2022-11-29 11:33

Transformer：Attention is all you need

作者采用Attention机制的原因是考虑到RNN（或者LSTM，GRU等）的计算限制为是顺序的，也就是说RNN相关算法只能从左向右依次计算或者从右向左依次计算，这种机制带来了两
学人工智能的皮皮虾·2022-11-29 09:40

RNN改进_GRU_LSTM基本原理及辨析、GRU激活函数为什么使用Sigmoid而不是ReLU

对于激活函数可参考：深度神经网络中的激活函数_导数推理过程_python绘制图像示意_特点及使用场景二、GRU门控单元1、引入
PuJiang-·2022-11-29 06:46

【无标题】

GRU4Rec文章目录GRU4Rec前言一、GRU二、本文模型2.1SESSION-PARALLELMINI-BATCHES2.2SAMPLINGONTHEOUTPUT2.3RANKINGLOSS前言提示
中三边肥·2022-11-29 00:55

2022/11/27周报

目录摘要文献阅读1、题目和摘要2、数据的选取和处理3、搭建预测网络4、引入GRU重构预测模型RNN结构原理1、RNN和标准神经网络的对比2、前向传播和反向传播3、RNN的缺点4、简单的代码示例总结摘要本周在论文阅读方面
白小李·2022-11-28 18:45

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
LzeKun·2022-11-28 15:59

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

例如：长短期记忆神经网络（LSTM）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.答：习题6-5：推导GRU网络中参数的梯度,并分析其
Perfect(*^ω^*)·2022-11-28 15:53

神经网络与深度学习 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
Jacobson Cui·2022-11-28 15:53

Python深度学习12——Keras实现注意力机制(self-attention)中文的文本情感分类（详细注释）

并且构建了12种模型，即MLP,1DCNN,RNN,GRU,LSTM,CNN+LSTM，TextCNN，BiLSTM,Attention,BiLSTM+Attention，BiGRU+At
阡之尘埃·2022-11-28 08:44

Transformer Attention is all you need 部分解析

首先为什么要用Transformer，与其他端到端的模型或者序列模型相比，Transformer的优势在哪作者在文章中提到，RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言建模、机器翻译等应用中取得不错的效果
boardking135·2022-11-28 08:33

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
岳轩子·2022-11-28 08:57

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.公式(6.50)为：原因：在计算公式6.34中的误差项时，梯度可能过大，从而导致梯度过大问题。解决办法：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其中E为损失函数，由于LSTM中通过门控机制解决梯度问题，遗忘门，输入门和输出门是非0就是1的，
weixin_51715088·2022-11-28 08:57

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

目录习题6-3习题6-4习题6-5参考文献习题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。（注，下面图片中的W和书上的W有些不同，代替了书上的W和U）  LSTM在计算梯度时，不会从头到尾进行梯度传播，只是部分进行负责梯度传播，而好多过于久远的信息占比就很少了，
红肚兜·2022-11-28 07:42

HBU-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
不是蒋承翰·2022-11-28 07:41

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.公式(6.50)为：在计算误差项时，可能会出现梯度过大的情况，解决办法为：使用长短期神经网络。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图13.Cell状态（长时记忆）4.Cell输出（短时记忆）5.遗忘门6.输入门效果：LSTM把原本RNN的单元改造成一个叫做CE
AI-2 刘子豪·2022-11-28 02:06

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

文章目录习题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
萐茀37·2022-11-27 19:29
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