gru

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

【笔记】3.7循环神经网络

密集层->循环神经网络语言模型：预测下一个词使用MLP不能很好的处理序列信息RNNandGatedRNNGatedRNN(LSTM,GRU):finercontrolofinformationflow-
是木槿花啊·2022-11-24 00:12

lstm时间序列预测+GRU（python）

可以参考新发布的文章1.BP神经网络预测（python）2.mlp多层感知机预测（python）下边是基于Python的简单的LSTM和GRU神经网络预测，多输入多输出，下边是我的数据，红色部分预测蓝色
积极向上的mr.d·2022-11-23 20:21

mlp多层感知机预测（python）

可以对比我之前发布的文章1.BP神经网络预测（python）2.lstm时间序列预测+GRU（python）3.数据集点击此处即可进行下载这篇文章用的数据和我之前发布的BP神经网络预测用的数据一样仍然是多输入单输出
积极向上的mr.d·2022-11-23 20:50

Datawhale组队学习课节2: 传统序列召回实践：GRU4Rec打卡

传统序列召回实践：GRU4Rec论文理解，参考沈向洋论文十问论文解决了什么问题？序列推荐场景下用户长期行为不可知的问题这是否是一个新的问题？不是这篇文章要验证什么科学假设？
宇宙哇·2022-11-23 19:52

多维时序 | MATLAB实现Attention-GRU多变量时间序列预测(注意力机制融合门控循环单元,TPA-GRU)

多维时序|MATLAB实现Attention-GRU多变量时间序列预测----注意力机制融合门控循环单元，即TPA-GRU，时间注意力机制结合门控循环单元目录多维时序|MATLAB实现Attention-GRU
机器学习之心·2022-11-23 17:10

动手学习深度学习

动手学习深度学习内容安排深度学习介绍内容安排深度学习基础：线性神经网络、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
福尔摩东·2022-11-23 14:27

动手学深度学习——学习笔记（Task3）

过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差和泛化误差验证数据集欠拟合和过拟合现象模型复杂度对欠拟合和过拟合的影响应对方法权重衰减丢弃法总结循环神经网络进阶通过时间反向传播门控循环单元（GRU）长短期记忆（LSTM
轻沉·2022-11-23 12:51

16_4可变长度_pad_mask_plain seq-to-seq_有无状态attention_sampled softmax_ragged_rank_pylist_encod_gru_matsho

16_NLPstatefulCharRNN_window_Tokenizer_stationary_colab_ResetState_characterwordlevel_regex_IMDb:https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/11538829816_2NLPRNN_colabtensorboard_os.curdir_Pre
LIQING LIN·2022-11-23 07:06

深度学习（五）序列模型-循环神经网络（RNN）（1） -Andrew Ng

1.2数学符号1.3循环神经网络1.4循环神经网络的反向传播1.5不同类型的循环神经网络1.6语言模型和序列生成1.7对新序列采样1.8循环神经网络的梯度消失1.9GRU单元（门控循环单元）1.10长短期记忆
小飞猪666·2022-11-23 06:02

深度学习 —— 循环神经网络RNN

如有错误欢迎指出~文章目录循环神经网络RNN序列模型数学符号循环神经网络前向传播反向传播不同类型的循环神经网络多对多多对一一对一一对多语言模型和序列生成新序列采样RNN的梯度消失GRU单元长短期记忆LSTM
来一碗锅巴洋芋·2022-11-23 06:19

（一、5NN-QI）：序列模型循环神经网络--吴恩达深度学习课程配套笔记

这一节主要讲了序列模型，常见的循环网络模型，LTSM和GRU的原理，以及在机器翻译、语音识别方面的应用。（一，1NN-QI）神经网络
小黄人的黄·2022-11-23 06:13

吴恩达深度学习笔记-循环神经网络(RNN) (第13课)

序列模型一、为什么选择序列模型二、数学符号三、循环神经网络四、穿越时间的反向传播五、不同类型的循环神经网络六、语言模型和序列生成七、新序列采样八、RNN神经网络的梯度消失九、GRU单元(门控循环单元)十
快乐活在当下·2022-11-23 06:12

浅析循环神经网络

浅析循环神经网络RNNLSTM遗忘门输入门输出门GRU双向LSTMRNN循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络。
宵练丶·2022-11-23 05:26

动手学深度学习笔记三

num_layers3.GRU有重置门和更新门，没有遗忘门。重置门有助于捕捉时间序列里短期的依赖关系，更新门有助于捕捉时间序列⾥长期的依赖关系。参考视频
Little_stepL·2022-11-23 02:53

基于Transformers+CNN/LSTM/GRU的文本分类

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要5分钟跟随小博主，每天进步一丢丢转载自：NLP太难了公众号Transformers_for_Text_Classification本项目的Github地址https://github.com/zhanlaoban/Transformers_for_Text_Classification基于Transformers的文本分类基于最新的huggin
zenRRan·2022-11-22 23:01

【Andrew Ng 深度学习】（五）序列模型

AndrewNg深度学习】（五）序列模型（五）序列模型week1.循环序列模型1.1为什么选序列模型1.3循环神经网络模型1.4通过时间的反向传播1.5不同类型的RNN1.8带有神经网络的梯度消失1.9GRU
你的一切都是星尘·2022-11-22 07:30

【DataWhale推荐系统论文组队task2--session-based RS with RNN】

1.3本文模型的目标二、Session-basedrecommendationswithRecurrentNeuralNetworks2.1会话推荐任务简介2.2本文的创新点2.3RNN模型简介2.4GRU
Dr. J·2022-11-22 06:40

36种序列召回模型综述

目录1.Fpmc2.HRM3.Gru2rec4.Gru2recf5.Gru2reckg6.Transrec7.Narm8.SASRec9.SASRecf10.Caser11.DIN12.DIEN13.MANN14
码一码码码·2022-11-22 06:09

【序列召回推荐】(task2)序列召回GRU4Rec和faiss使用

学习总结：一般的RNN模型我们的输入和输出是什么，我们对RNN输入一个序列X=[x1,x2,...,xn]X=[x^1,x^2,...,x^n]X=[x1,x2,...,xn]，注意我们序列中的每一个节点都是一个向量，那么我们的RNN会给我们的输出也是一个序列Y=[y1,y2,...,yn]Y=[y^1,y^2,...,y^n]Y=[y1,y2,...,yn],那我们如何通过RNN提取出输入序列的
山顶夕景·2022-11-22 06:54

序列模型GRU介绍与python实现

LSTM实现：https://blog.csdn.net/weixin_44402973/article/details/100554874为了克服RNN无法很好处理远距离依赖，研究者提出了LSTM，而GRU
&永恒的星河&·2022-11-21 21:11

序列召回基础+GRU4Rec论文阅读

1.推荐系统简介推荐系统，即就是为当用户推荐一些他感兴趣的项目、商品、视频等等，当然在对于小的项目库中能进行很快的推荐，但是随着不断的增加，数据量剧增，这时候就需要我们进行分步骤进行推荐，这就把推荐系统细分为四个部分：召回、粗排、精排、重排。（1）召回：待计算的候选集合大、计算速度快、模型简单、特征较少时，保证用户相关物品的召回率。（2）精排：获得精准的排序结果（3）重排：对排序的结果进行多样化考
寂ღ᭄秋࿐·2022-11-21 15:02

深度学习笔记 9 循环神经网络（RNN、LSTM）

2.1one-to-one2.2n-to-n2.3one-to-n2.4n-to-one2.5Encoder-Decoder(n-to-m)3.RNN前向传播4.RNN反向传播5.LSTM长程依赖问题5.1为什么提出LSTM5.2LSTM概念与计算过程5.3LSTM网络详解（简书博主）6.门控循环单元（GRU
李同学_道阻且行·2022-11-21 11:19

Pytorch 深度学习实践 第13讲

https://pan.baidu.com/s/1bIKasCIDAaT-_EwB6hcAMQ提取码：4fij任务：使用RNN通过训练name数据集来预测name属于哪个country.RNN，LSTM，GRU
追寻远方的人·2022-11-21 08:38

TCN代码详解-Torch (误导纠正)

对于序列预测而言，通常考虑循环神经网络结构，例如RNN、LSTM、GRU等。他们三个人的研究建议我们，对于某些序列预测（音频合成、字级语言建模和机器翻译），可以考虑使用卷积网络结构。
Jimmysaid·2022-11-21 07:12

通俗易懂的LSTM

目录一、LSTM的基础知识1、长依赖的问题2、LSTM的核心2、LSTM的门结构3、LSTM的变体:GRU二、LSTM的补充知识1、LSTM缓解梯度消失的原因一、LSTM的基础知识1、长依赖的问题通过之前的分享
长竹Danko·2022-11-21 03:19

GRN: Generative Rerank Network for Context-wise Recommendation

总结generator:GRU，policygradient优化，selfreward+differentialreward，从粗排到精排evaluator:bi-lstm+self-attention
KpLn_HJL·2022-11-21 02:52
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