gru 第20页

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

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

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

【MATLAB第1期】LSTM/GRU网络回归/分类预测改进与优化合集(含录屏操作，持续更新)

文章目录一、智能进化算法-LSTM（优化超参数）1.金枪鱼算法TSO-LSTM——案例12.孔雀优化算法(POA)-LSTM——案例13.猎人优化算法(HPO)-LSTM——案例14.人工大猩猩部队优化算法(GTO)-LSTM——案例15.象鼻虫算法(WOA)-LSTM——案例2（负荷预测并与PSO-LSTM/LSTM对比）6.草原犬鼠算法(PDO)-LSTM——案例2（负荷预测并与PSO-LST

随风飘摇的土木狗·2022-11-19 04:04

《动手学深度学习》Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案+梯度消失、梯度爆炸+循环神经网络进阶

文章目录1过拟合、欠拟合及其解决方案1.1模型选择、过拟合和欠拟合1.2过拟合和欠拟合1.3权重衰减1.4丢弃法2梯度消失、梯度爆炸2.1梯度消失和梯度爆炸2.2考虑环境因素3循环神经网络进阶3.1GRU3.2LSTM3.3

Colynn Johnson·2022-11-19 04:13

【论文精读2】MVSNet系列论文详解-RMVSNet

R-MVSNet是在MVSNet的基础上做了一些改进，主要解决的问题是代价体正则化（CostVolumeRegulazation）过程当中对内存过大的问题，主要做了三点改动：（1）在代价体正则化步骤，使用序列化GRU

LiverWhles·2022-11-19 01:38

【毕业设计】电影评论情感分析 - GRU 深度学习

文章目录0前言1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手

caxiou·2022-11-18 14:52

深度学习——LSTM

LSTM（longshorttermmemory）能够让你可以在序列中学习非常深的连接,LSTM即长短时记忆网络，甚至比GRU更加有效GRUandLSTM记忆细胞c，使用̃,注意了，在LSTM中我们不再有的情况

头发没了还会再长·2022-11-18 11:39

深度学习——GRU单元

GRU单元（GatedRecurrentUnit）带有神经网络的梯度消失Q:为什么引入GRU单元？A:其实，基本的RNN算法还有一个很大的问题，就是梯度消失的问题。

头发没了还会再长·2022-11-18 11:38

深度学习模型的参数、计算量和推理速度统计

相同条件下，GRU由于时序依赖关系不能并行加速，实际速度会比CN

@BangBang·2022-11-16 09:57

时序预测 | MATLAB实现GRU(门控循环单元)时间序列预测

时序预测|MATLAB实现GRU(门控循环单元)时间序列预测程序设计GRU旨在解决标准RNN中出现的梯度消失问题。

机器学习之心·2022-11-15 00:25

Transformer原理解析及机器翻译的应用

大部分的机器翻译等序列生成任务都是基于Encoder-Decoder的模式，而Encoder和Decoder一般是由RNN、LSTM、GRU其中一种，它们的特点就是：每个时刻的输出是根据上一时刻隐藏层state

我就算饿死也不做程序员·2022-11-12 04:23

采用LSTM，GRU和BiLSTM的单个神经网络和集成神经网络用于火灾预测

基于深度学习（LSTM，GRU和BiLSTM）的火灾预测基于深度学习的火灾预测方法性能的关键在于火灾预测模型的设计。

小小木公子·2022-11-10 20:31

【动手学深度学习】李沐——循环神经网络

本文内容目录序列模型文本预处理语言模型和数据集循环神经网络RNN的从零开始实现RNN的简洁实现通过时间反向传播门控循环单元GRU长短期记忆网络（LSTM）深度循环神经网络双向循环神经网络机器翻译与数据集编码器

FavoriteStar·2022-11-09 04:52

Pytorch深度学习入门与实战三——循环神经网络

输出阶段GRU（循环们控制单元）LSTM需要训练较多的参数，训

谢欣燕·2022-11-09 03:13

【自然语言处理】Seq2Seq网络和attention机制

【seq2seq】seq2seq网络由两个独立的循环神经网络组成，被称为编码器和解码器，通常使用LSTM或GRU实现。编码器处理输入数据，其目标是理解输入信息并表示在编码器的最终状态中。

CC‘s World·2022-11-09 03:28

一篇文章入门LSTM和GRU

NLP长短期记忆神经网络（LSTM）1、RecurrentNeuralNetworks人类不会每秒钟都从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据你对前面单词的理解来理解每个单词。你不会把所有东西都扔掉，然后重新从头开始思考，你的思想有持久性。传统的神经网络无法做到这一点，这似乎是一个主要缺点。循环神经网络解决了这个问题，它们是带有循环的网络，允许信息持续存在。这些循环使循环神经网络看起来有点神秘。

一只楚楚猫·2022-11-08 11:55

dropout的比例_Keras Lstm中dropout机制

最近发现Lstm中有个比较鸡肋的dropout机制keras.layers.GRU(units,activation='tanh',recurrent_activation='hard_sigmoid'

一稿过·2022-11-07 21:44

时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)

MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)目录MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)效果一览基本介绍模型搭建程序设计学习总结往期精彩参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2022-11-06 15:04

门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】

理论候选隐藏状态。圆圈表示按元素乘法。这里面的这个符号值得是按元素相乘。Rt理解为和Ht长度一样的一维向量。（这么理解）这里如果Rt长的像0的话，那么乘出来的结果，就也像0。要是像0的话，相当于是说把上一刻的隐藏转态给遗忘掉。在这里Rt是可以学的。全是0的话，相当于回到初始转态。全是1的话，都保留。真正的隐状态：假设Zt都等于1，那么就相当于只看过去的状态，不看现在的状态，如果Zt都等于0，那么相

东方-教育技术博主·2022-11-05 14:09

情感分析学习笔记-Task06

我们这次使用的是双向的GRU模型，它是L

llittle_zhuo·2022-11-05 09:27

RNN(LSTM&GRU)文本分类（PaddlePaddle2.0）

RNN(LSTM&GRU)文本分类（PaddlePaddle2.0）一、RNN简介循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归

陈千鹤·2022-11-04 09:28

交通状态预测 | Python实现基于神经网络的交通流预测(SAEs、LSTM、GRU)

交通状态预测|Python实现基于神经网络的交通流预测目录交通状态预测|Python实现基于神经网络的交通流预测环境配置数据处理模型结构程序设计预测效果参考资料环境配置Python3.6Tensorflow-gpu1.5.0Keras2.1.3scikit-learn0.19数据处理数据集：数据来自Caltrans绩效测量系统(PeMS)。数据是加利福尼亚州所有主要大都市地区的高速公路系统的各个探

小橘算法屋·2022-11-04 01:56

【学习】基于深度学习的铁路道岔转辙机故障诊断（1绪）

BEFORECNN:卷积神经网络CNN-GRU(卷积门控循环单元)ROC:一种曲线FILEABSTRACT基本描述道岔是铁路设备的关键部件转辙机同样是铁路设备的重要部件主要用来转换道岔当前现状目前我国铁路运行监测系统通过对转辙机进行定期检修和设天窗点维修的手段来保证转辙机安全可靠的运行依靠人工的经验对转辙机进行故障识别

王摇摆·2022-10-29 09:05

RNN循环神经网络进阶——GRU门控循环和LSTM长短期记忆网络

目录门控循环单元的组成长短期记忆网络的组成GRU和LSTM的对比门控循环单元GRURNN不能处理太长的序列，因为序列信息都放在隐藏状态里面，就类似一个带时间序列的MLP,当时间很长的时候，隐藏状态里累计了太多东西

SaltyFish_Go·2022-10-20 23:41

循环神经网络(RNN)之长短期记忆(LSTM)

长短期记忆(LongShortTermMemory)跟上篇的循环神经网络(RNN)之门控循环单元(GRU),两者比较的话，LSTM稍微更复杂一点，但很类似，对整个隐藏单元来讲可以说增加了一个记忆细胞的新概念

寅恪光潜·2022-10-20 23:40

初始GRU - 门控循环单元(RNN循环神经网络)

文章目录重置门与更新门重置门更新门从零开始实现初始化模型参数定义模型训练与预测简洁实现小结重置门与更新门我们首先介绍重置门（resetgate）和更新门（updategate）。我们把它们设计成(0,1)(0,1)(0,1)区间中的向量，这样我们就可以进行凸组合。1、重置门允许我们控制“可能还想记住”的过去状态的数量；2、更新门将允许我们控制新状态中有多少个是旧状态的副本。两个门的输出是由使用si

Gaolw1102·2022-10-20 23:40

LSTM -长短期记忆网络(RNN循环神经网络)

LSTM模型同GRU模型思想相像，也是

Gaolw1102·2022-10-20 23:37

Transformer在量化投资的应用

导语RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构（recurrent）的语言模型和编码器-解码器体系结构取得了不错的进展。

BigQuant·2022-10-17 07:46

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