gru

【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

01 课程安排【动手学深度学习】

pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——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
进击的reader·2022-11-21 00:18

【推荐算法论文阅读】Recurrent Neural Networks with Top-k Gains for Session-based Recommendations

一、samplingtheoutput在每个训练步骤中，GRU4Rec将会话中当前事件的项目（由one-hot向量表示）作为输入。网络的输出是项目的一组分数，对应于它们成为会话中下一个项目的可能性。
CC‘s World·2022-11-20 23:34

论文阅读笔记一：SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITHRECURRENT NEURAL NETWORKS

（基于RNN神经网络的会话推荐）1.2作者：BalázsHidasi1.3发布地址：PublishedasaconferencepaperatICLR2016二论文摘要与介绍2.1摘要：2.2介绍：三GRU
初学者冲冲冲·2022-11-20 23:02

RNN学习

不同类型的RNN循环神经网络的梯度消失GRU门控循环单元总结前言Thisweek,Ireadapaperwhichdescribestheauthorsuseaconditionaldeepconvolutionalgenerativeadversarialnetworktopredictthegeo
hehehe2022·2022-11-20 22:16

基于 CNN-GRU 的菇房多点温湿度预测方法研究 学习记录

将时序概念引入网络结构的门控循环单元神经网络(GRU)和长短期神经网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的特殊变种，被广泛地应用到了各个领域，并取得了不错的效果。不仅很好地解决了RNN的梯
彭祥.·2022-11-20 22:44

Encoder-Decoder 模型架构详解

Encoder和Decoder部分可以是任意文字，语音，图像，视频数据模型可以是CNN，RNN，LSTM，GRU，Attention等
_Summer tree·2022-11-20 20:48

CNN+GRU实现验证码端到端识别

Part0模型概览captcha_overview.png从图片到序列实际上就是Image2text也就是seq2seq的一种。encoder是Image,decoder是验证码序列。由于keras不支持传统的在decoder部分每个cell输出需要作为下一个rnn的cell的输入(见下图)，所以我们这里把decoder部分的输入用encoder（image）的最后一层复制N份作为decoder部
zchang81·2022-11-20 17:52

人工智能实践：Tensorflow笔记 Class 6：循环神经网络

层数2.Tensorflow描述循环计算层6.3循环计算过程(Ⅰ)步骤代码6.4循环计算过程(Ⅱ)步骤代码6.5Embeddng编码输入一个字母6.6RNN实现股票预测6.7LSTM实现股票预测6.8GRU
By4te·2022-11-20 16:55

Pytorch中如何理解RNN LSTM GRU的input（重点理解seq_len / time_steps）

这个值同时也就是time_steps，它代表了RNN内部的cell的数量，有点懵的朋友可以再去看看RNN的相关内容：个人总结：从RNN（内含BPTT以及梯度消失/爆炸）到LSTM（内含GRU）
yyhhlancelot·2022-11-20 14:26

Python Djang 搭建自动词性标注网站（基于Keras框架和维基百科中文预训练词向量Word2vec模型，分别实现由GRU、LSTM、RNN神经网络组成的词性标注模型）

引言本文基于Keras框架和维基百科中文预训练词向量Word2vec模型，分别实现由GRU、LSTM、RNN神经网络组成的词性标注模型，并且将模型封装，使用pythonDjangoweb框架搭建网站，使用户通过网页界面实现词性标注模型的使用与生成
同稚君·2022-11-20 13:24

图卷积神经网络 | Python实现基于GCN-GRU图卷积门控循环单元网络模型

图卷积神经网络|Python实现基于GCN-GRU图卷积门控循环单元网络模型目录图卷积神经网络|Python实现基于GCN-GRU图卷积门控循环单元网络模型效果分析基本描述模型结构程序实现参考资料效果分析基本描述
小橘算法屋·2022-11-20 12:05

时间序列预测 | Python实现GRU时间序列数据预测

目录GRU门控循环单元GRU原理GRU数据下载GRU程序设计预测准备GRU模块定义模型训练模型评估参数设定运行结果参考资料致谢GRU门控循环单元GRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络
小橘算法屋·2022-11-20 12:04

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。
jh035512·2022-11-20 11:17

Pytorch学习1-GRU使用和参数说明

importtorch.nnasnnimporttorch#gru=nn.GRU(input_size=50,hidden_size=50,batch_first=True)#embed=nn.Embedding
致Great·2022-11-20 11:42

gru matlab实现,分别用CNN、GRU和LSTM实现时间序列预测（2019-04-06)

卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及门控单元网络(GRU)是最常见的一类算法，在kaggle比赛中经常被用来做预测和回归。
斑马睡着了·2022-11-20 07:54

今日学习 2022年11月14日

今日学习1.pytorchnn.Embedding的用法和理解2.Pytorchtorch.nn.GRU用法3.pytorch中permute函数的用法4.pytorch系列–9pytorchnn.init
脑瓜嗡嗡0608·2022-11-19 21:09

经典神经网络模型整理

LeNet5模型AlexNet模型VGG模型InceptionNet（GoogleNet）模型ResNet（残差网络）RNN模型（循环神经网络）为什么需要RNNRNN结构LSTM（长短期记忆网络）模型GRU
若向人间借回眸·2022-11-19 20:41

R-MVSNet学习笔记

RecurrentMVSNetforHigh-resolutionMulti-viewStereoDepthInference摘要基于深度学习的MVS存在的缺陷：代价体正则化消耗的内存巨大，使MVS难以运用高分辨率场景创新提出了使用循环神经网络正则化方案，将原来的一次性正则化整个3D代价体的方案，改为了通过GRU
有远大理想·2022-11-19 19:02

WARNING:tensorflow:Layer lstm will not use cuDNN kernel since it doesn‘t meet the cuDNN kernel

R语言LSTM和GRU的cuDNN加速LSTM的报错解决方法WARNING:tensorflow:Layerlstm_1willnotusecuDNNkernelsinceitdoesn'tmeetthecuDNNkernelcriteria.ItwillusegenericGPUkernelasfallbackwhenrunningonGPUGRU
辰辰无敌·2022-11-19 19:29

BP神经网络预测（python）

可以参考新发布的文章1.mlp多层感知机预测（python）2.lstm时间序列预测+GRU（python）下边是基于Python的简单的BP神经网络预测，多输入单输出，也可以改成多输入多输出，下边是我的数据
积极向上的mr.d·2022-11-19 18:22

【机器学习】详解 LSTM

相关文章【机器学习】详解RNN【机器学习】详解LSTM【机器学习】详解GRU目录一、概述二、长短期记忆网络的原理三、长短期记忆网络的运算四、长短期记忆网络的训练五、长短期记忆网络的实现5.1从头实现5.1.1
何处闻韶·2022-11-19 18:46

基于神经网络的黄金、外汇价格预测（RNN、LSTM、GRU、CNN+LSTM、BP）

价格预测研究分析价格预测作为一种复杂的回归问题，可以使用神经网络模拟其复杂的函数表示来解决，对黄金和外汇而言，它们在未来某一时间节点的价格与历史数据存在着紧密的联系，具备极强的时间关联性，对这种与时间关联的数据的预测任务进行研究，首先考虑选取循环神经网络作为研究方向。对于回归问题，一般首选简单的BP网络作为研究方向，而在对序列化数据的处理中，循环神经网络（RNN）是非常高效的深度学习模型，RNN的
最烦起名字嗄·2022-11-19 12:34

深度有趣 | 23 歌词古诗自动生成

多用于处理序列数据，通过学习数据上下文之间的关系，可以在给定若干个连续数据点的基础上，预测下一个可能的数据点以下是最基础的RNN公式，当然也可以使用LSTM（LongShort-TermMemory）或GRU
weixin_34310785·2022-11-19 12:31

Pytorch模型层简单介绍

nn.Flatten,nn.Dropout,nn.BatchNorm2dnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.Embedding,nn.GRU
瞳瞳瞳呀·2022-11-19 06:27
上一页 15 16 17 18 19 20 21 22 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他