gru

pytorch案例代码-3

双向循环神经网络双向循环神经网络在RNN/LSTM/GRU里都有。
weixin_43739821·2022-11-27 14:21

LSTM和GRU

LSTM和GRURNN的优缺点优点：可以捕获序列之间的关系；共享参数。缺点：存在梯度消失和梯度爆炸问题；RNN的训练是一个比较困难的任务；无法处理长序列问题。LSTMLSTM可以处理长序列问题，同样在之前这篇文章中，关于LSTM网络的核心思想介绍的比较明白，而且传送带的比喻比较形象，结合上篇和当前这篇可以对LSTM有更深入的理解。接着上篇文章中的例子，RNN一个时间步t的输出为：y=activat
在路上的工程师·2022-11-27 09:37

LSTM神经网络和GRU

说到LSTM，无可避免的首先要提到最简单最原始的RNN。在循环神经网络（RNN）中学习了RNN的原理和模型结构，这里再简单回顾一下，引出LSTM模型。一、RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题
小朱小朱绝不服输·2022-11-27 08:33

深度学习之循环神经网络（10）GRU简介

深度学习之循环神经网络（10）GRU简介1.复位门2.更新门3.GRU使用方法 LSTM具有更长的记忆能力，在大部分序列任务上面都取得了比基础RNN模型更好的性能表现，更重要的是，LSTM不容易出现梯度弥散现象
炎武丶航·2022-11-27 08:02

深度学习之循环神经网络（11）LSTM/GRU情感分类问题实战

深度学习之循环神经网络（11）LSTM/GRU情感分类问题实战1.LSTM模型2.GRU模型 前面我们介绍了情感分类问题，并利用SimpleRNN模型完成了情感分类问题的实战，在介绍完更为强大的LSTM
炎武丶航·2022-11-27 08:32

深度学习--递归神经网络--LSTM/GRU算法理论

目录一递归神经网络基础1递归神经网络与前馈神经网络的联系与区别1）网络结构2）输入角度3）输出角度2递归神经网络的架构类别第一种架构类别：从输入和输出的序列长度角度1）N：N（最为常见的架构）2）N：M（Seq2Seq或者Encoder-Decoder模型）3）1：N（处理如图片标注问题，x是图像特征，y是一个句子）4）N：1（处理如序列分类问题（情感倾向分析））第二种架构类别：从隐层的传输方向角
我是疯子喽·2022-11-27 08:31

循环神经网络_漫谈循环神经网络：LSTM、GRU

知乎视频www.zhihu.com简单循环神经网络的局限性循环神经网络横向结构也是借助激活函数进行传递的：上图是循环神经网络按时间步展开，而如果一次处理的时间步过长，即从左到右的层数很深，那么同样也会面临普通神经网络所遇到的梯度消失和梯度爆炸的问题。此外，还可能出现处理时序数据时特有的问题：无法长期记住当前的状态，例如词汇的单复数。在句子”Theperson,whoisreadingthispap
weixin_39891694·2022-11-27 08:31

LSTM和GRU网络的介绍和区别

目录LSTMGRU最后说一下LSTM和GRU的区别LSTM首先看一下LSTM的结构：我们将结构拆开看：遗忘门：就是将上一层的输出，和本层的输入联合起来乘个权重，加个偏置。最后经过一个sigmoid。。
luxiaonlp·2022-11-27 08:58

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

习题6-3使用公式（6-50）作为神经网络的更新公式时，分析其产生梯度抱着的原因习题6-4推导lstm参数的梯度，并分析其在缓解梯度消失中的作用公式推导其在缓解梯度消失中的作用习题6-5分析GRU的梯度在梯度缓解中的作用什么时候用
刘先生TT·2022-11-27 08:58

彻底看懂RNN，LSTM，GRU，用数学原理解释梯度消失或者梯度爆炸

RecurrentNeutralNetwork章节RNN概述LSTMGRU梯度困区Seq2Seq模型何去何从模型之外RNN概述为什么它叫做递归神经网络呢？与其他网络有何不同？接下来用简单例子阐述：这是比较简单的示意图，比如说一个网络只有一层，那么，那一层代表的函数方法就是这个网络实际对输入所起的作用，即Y=Funtion(X)，我们实际上想找出那个function它究竟是什么。可以从下图看出，RN
sherlock31415931·2022-11-27 08:28

RNN成长记(五)：LSTM与GRU

不过在此之前，我们需要先仔细研究简单的RNN，再逐步深入较为复杂的单元（如LSTM与GRU）。我们会分析这些单元在tensorflow中的实现代码，最终参照这些代码来创建我们的自定义单元。
训灼说·2022-11-27 08:27

GRU和LSTM区别

GRU和LSTM的区别在于：①GRU通过更新门来控制上一时刻的信息传递和当前时刻计算的隐层信息传递。
微知girl·2022-11-27 08:25

【神经网络】图解LSTM和GRU

图解LSTM和GRU1.问题循环神经网络（RNN，RecurrentNeuralNetwork）受到短期记忆的影响。如果一个序列足够长，就很难将早期产生的信息带到后续的步骤中来。
皮皮要HAPPY·2022-11-27 07:54

GRU是什么？RNN、LSTM分别是什么？

针对这一问题，通过将GRU引入到网络结构中，进一步提出了GGNN网络（详情见GGNN）。那么，现在就介绍一下GRU是什么东西。GRU中的G不是Graph，而是Gate，全称是G
lijfrank·2022-11-27 07:53

神经网络与深度学习作业10：（LSTM | GRU）

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
小鬼缠身、·2022-11-27 07:50

【4】循环神经网络的直观理解

文章目录引子1.序列数据2.顺序存储3.循环神经网络4.梯度消失5.LSTM与GRU5.1短期记忆的问题5.2LSTM和GRU的解决方案5.3直觉5.4回顾一下循环神经网络5.5Tanh激活函数5.6LSTM5.6.1LSTM
jho9o5·2022-11-27 01:45

白话机器学习-Encoder-Decoder框架

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·2022-11-26 12:33

对RNN、LSTM、GRU的理解

GRU结构GRU是LSTM的简化结构，而LSTM是RNN的优化结构。所以要理解GRU的结构，首先要先理解它的两个祖先：RNN和LSTM。
笨小白莫邪·2022-11-26 02:56

RNN LSTM

0.从RNN说起循环神经网络（Recur…https://zhuanlan.zhihu.com/p/32085405史上最详细循环神经网络讲解（RNN/LSTM/GRU）-知乎马上就要入职了，担心自
我是女孩·2022-11-26 02:23

pytorch RNN LSTM GRU 曲线序列预测

pytorchRNNLSTMGRU曲线序列预测网络训练输入为某段时刻的正弦曲线波形，目标值为同一时刻的余弦曲线波形（红色），每一次模型训练输出的预测值为蓝色曲线。1.经典RNN预测结果经典RNN的单次输入序列长度为10steps时，经过100次迭代后，曲线的预测值已经能较好地与目标值重合,如下图所示。然而，当经典RNN的单次输入序列长度为20steps时，出现了梯度爆炸和梯度弥散，如下图所示。2.
HaolinChen·2022-11-26 02:15

torch 的RNN LSTM GRU

首先创造初始值这里画出图帮助理解其实对于每个单元来说h就是输出,这里可以看到最终两者的结果是相同但是id不同,在tensorflow中两者的id都是相同的真不明白torch创建的rnn单元为啥非得指明输入的x的维度,这样的模型只能接收一定的x,而tensorflow中rnn单元对输入的维度是没有限制的,只需指定内部的单元数量及可以了
chnhbhndchngn·2022-11-26 02:14

还在调API写所谓的AI“女友”，唠了唠了，教你基于python咱们“new”一个（深度学习）

文章目录前言停用词闲聊语料基础知识词的表示表达one-hot编码词嵌入大致原理实现简单版复杂版如何训练转换后的形状RNN循环网络RNNRNN投影图RNN是三维立体的LSTM&GRU构建数据配置数据集准备分词划分数据集加载模型搭建基本概念
Huterox·2022-11-25 23:53

使用keras里面的lstm进行时间序列预测_【重温序列模型】再回首DeepLearning遇见了LSTM和GRU...

时空序列预测与数据挖掘出品|AI蜗牛车1.写在前面学习时空序列，会需要很多序列模型的相关知识，所以借着这次机会想重新学习一下深度学习里面的序列模型模块，并做一个知识的梳理，主要会包括RNN，LSTM和GRU
weixin_39814378·2022-11-25 22:42

LSTM和GRU的解析从未如此清晰（动图+视频）[转发]

！ATTENTION：转载自：https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/82922386id：AI科技大本营转载自：https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/82922386id：AI科技大本营转载自：https://blog.csdn.net/dQCFKyQ
un_lock·2022-11-25 22:41

GRU和LSTM

GRU和LSTMLSTM与GRU的存在是为了解决简单RNN面临的长期依赖问题（由于反向传播存在的梯度消失或爆炸问题，简单RNN很难建模长距离的依赖关系），一种比较有效的方案是在RNN基础上引入门控机制来控制信息的传播
simpsun·2022-11-25 22:09

LSTM/GRU详细代码解析+完整代码实现

LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。
m0_53961910·2022-11-25 21:28

机器学习——时间序列分析

机器学习——时间序列分析使用两种方式进行预测统计学方法：ARIMA模型深度学习：MLP，LSTM，GRU本文将使用ARIMA模型进行时间序列问题的预测，后续会出深度学习的方法。
山林里的迷路人·2022-11-25 21:16

交通流量预测

1.数据来源：美国单方向交通流量2.模型：CNN_GRU,CNN_GRU_ATTENTION,LSTM，三种模型3.结果对比（选取测试集里的最后一天进行绘图展示：10/31/2018）：
深度学习的奋斗者·2022-11-25 17:48

深度学习遇到的问题④：invalid literal for int() with base 10

问题描述：在GRU网络电影情感训练中，出现以下错误：invalidliteralforint()withbase10问题分析：可以看出他要的是整性数据，而当前数据是一文本类型。
Seldon_Lin·2022-11-25 11:54

解决梯度消失梯度爆炸强力推荐的一个算法-----GRU（门控循环神经⽹络）

LSTM的一种变体或优化----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。
西欧阿哥·2022-11-25 10:59

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

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，并分析其避免梯度消失的效果GRU它引⼊了重置⻔（reset
乳酸蔓越莓吐司·2022-11-25 10:28

时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化GRU时间序列预测(BO-GRU/Bayes-GRU)

时序预测|MATLAB实现贝叶斯优化GRU时间序列预测----贝叶斯优化门控循环单元(BO-GRU/Bayes-GRU)目录时序预测|MATLAB实现贝叶斯优化GRU时间序列预测----贝叶斯优化门控循环单元
机器学习之心·2022-11-25 08:07

时序预测 | MATLAB实现GRU门控循环单元时间序列未来多步预测

时序预测|MATLAB实现GRU门控循环单元时间序列未来多步预测基本介绍GRU是LSTM的一种变种，结构比LSTM简单一点。
机器学习之心·2022-11-25 08:37

分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测

分类预测|MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料预测效果基本介绍本次运行测试环境
机器学习之心·2022-11-25 08:36

回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多输入单输出

回归预测|MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多输入单输出基本介绍模型结构CNN神经网络GRU门控循环单元CNN-GRU
机器学习之心·2022-11-25 08:06

多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU多变量多步预测

多维时序|MATLAB实现CNN-GRU多变量多步预测目录多维时序|MATLAB实现CNN-GRU多变量多步预测基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB
机器学习之心·2022-11-25 08:06

多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现CNN-GRU多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现CNN-GRU多变量时间序列预测基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b
机器学习之心·2022-11-25 08:28

时间序列预测任务，预测值相对比真实值趋势滞后问题

1.问题描述我们在采用LSTM，GRU等深度模型进行时间序列预测任务时，通常会采用滑动窗口策略，即将训练集和测试集划分为若干个滑动时间窗口，在每次训练迭代过程中，利用N个历史时间窗口的数据（xt−N,.
酒酿小圆子～·2022-11-25 08:19

从RNN到LSTM再到GRU

引言今天把RNN、GRU和LSTM整理一下。RNN循环神经网络是处理时序数据的，它将序列按照顺序分成了很多时间步。在每个时间步，它的输入依赖于前一个时间步的输出(记忆单元)和当前的输入信息。
愤怒的可乐·2022-11-25 07:47

Attention+GRU

数据集纳斯达克100模型原理模型代码classAttention(Layer):  def__init__(self,step_dim,         W_regularizer=None,b_regularizer=None,         W_constraint=None,b_constraint=None,         bias=True,**kwargs):    self.su
沐阳zz·2022-11-25 05:28

GRU

结构GRU由Cho、vanMerrienboer、Bahdanau和Bengio在2014年提出。GRU结构如下：重置门和更新门GRU包含两个门，一个重置门RtRt和一个更新门ZtZt。
sparksnail·2022-11-25 03:49

sequence to sequence模型

Seq2Seq一般是通过Encoder-Decoder（编码-解码）框架实现，Encoder和Decoder部分可以是任意的文字，语音，图像，视频数据，模型可以采用CNN、RNN、LSTM、GRU、BLSTM
weixin_30381317·2022-11-25 02:11

keras实战-入门之RNN(GRU)自编码器

@TOCRNN(GRU)自编码器用GRU做自编码器，复原语音。就是将语音信号输入到RNN里，进行编码，然后再解码。
王伟王胖胖·2022-11-25 02:40

NLP论文笔记合集（持续更新）

年发表的文章2^22，NLP经典论文：Word2vec、CBOW、Skip-gram笔记2014年发表的文章3^33，NLP经典论文：SequencetoSequence、Encoder-Decoder、GRU
电信保温杯·2022-11-25 02:07

NLP经典论文：Sequence to Sequence、Encoder-Decoder 、GRU 笔记

NLP经典论文：SequencetoSequence、Encoder-Decoder、GRU笔记论文介绍特点模型结构整体结构输入输出整体流程流程维度GRU模型结构GRU单元的理解Encoder输入隐藏层
电信保温杯·2022-11-25 02:23

PyTorch搭建RNN联合嵌入模型（LSTM GRU）实现视觉问答（VQA）实战（超详细 附数据集和源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、视觉问题简介视觉问答（VQA）是一种同时设计计算机视觉和自然语言处理的学习任务。简单来说，VQA就是对给定的图片进行问答，一个VQA系统以一张图片和一个关于这张图片形式自由，开放式的自然语言问题作为输入，生成一条自然语言答案作为输出，视觉问题系统综合运用到了目前的计算机视觉和自然语言处理的技术，并设计模型设计，实验，以及可视化。VQA问题的一
showswoller·2022-11-24 20:47

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
笼子里的薛定谔·2022-11-24 17:28

Pytorch学习笔记----RNN/LSTM/GRU

Pytorch学习笔记-----RNNRNNRNNCellHowtouseRNNCellHowtouseRNNUsingRNNCellone-hot编码python列表解析基本列表解析条件列表解析嵌套列表解析LongShort-TermMemory(LSTM)LSTM的基本信息LSTM的计算过程双向RNN（BidirectionalRNNS）GRUExampleofGRU过程PreparingDa
pat12138·2022-11-24 17:48

Keras 中的循环神经网络 (RNN)

KerasRNNAPI的设计重点如下：易于使用：您可以使用内置keras.layers.RNN、keras.layers.LSTM和keras.layers.GRU层快速构建循环模
语言专家·2022-11-24 07:10

通俗理解GRU网络原理

GRU介绍上篇文章提到了RNN（循环神经网络）的变体LSTM（长短期记忆网络），现在说一下它们的另一个变体GRU（GateRecurrentUnit）——门控循环单元。
一只程序猿中的算法dog·2022-11-24 05:31
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