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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

Language Modeling with Gated Convolutional Networks ( GLU )理解

简介门控线性单元（GLU）是卷积神经网络中的一种门控机制，与循环神经网络的门控循环单元（GRU）不同的的是更加进行梯度容易传播，不易造成梯度消失或者梯度爆炸。而且在计算时间上也大幅度减少。

凉寒·2022-10-15 07:42

52_LSTM及简介,RNN单元的内部结构，LSTM单元的内部结构，原理，遗忘门，输入门，输出门，LSTM变体GRU，LSTM变体FC-LSTM，Pytorch LSTM API介绍，案例（学习笔记）

单元的内部结构1.52.3.LSTM单元的内部结构1.52.4.原理1.52.5.遗忘门1.52.6.输入门1.52.7.输出门1.52.8.IntuitivePipeline1.52.9.LSTM变体GRU1.52.10

涂作权的博客·2022-10-14 15:04

超生动图解LSTM和GPU，一文读懂循环神经网络！

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

小白学视觉·2022-10-13 09:57

循环神经网络 RNN 详细图解！

这篇文章，阐述了RNN的方方面面，包括模型结构，优缺点，RNN模型的几种应用，RNN常使用的激活函数，RNN的缺陷，以及GRU，LSTM是如何

Wang_AI·2022-10-12 19:00

Python数据分析案例11——灰色预测法预测时间序列数据

Python统计学10——时间序列分析自回归模型(ARIMA)现在流行的方法肯定是深度学习的循环神经网络（RNN,LSTM,GRU），也可以参考我这篇文章。

阡之尘埃·2022-10-12 09:00

LSTM、GRU 时间序列股票数据预测（文末完整代码）

GRU是在LSTM基础上的简化，将LSTM内部的三个闸门简化成两个，往往GRU的计算效果会优于LSTM目录1.导入工具包2.获取数据集3.数据预处理4.时间序列滑窗5.数据集划分6.构造网络模型7.网络训练

村里小公举·2022-10-10 19:53

torch.nn中GRU使用

一、pytorch中GRU实现原理：对于输入序列中的每个元素，每层计算以下函数：rt=σ(Wirxt+bir+Whrh(t−1)+bhr)r_t=\sigma(W_{ir}x_t+b_{ir}+W_{hr

就是一顿骚操作·2022-10-10 19:39

pytorch笔记：torch.nn.GRU & torch.nn.LSTM

1函数介绍(GRU)对于输入序列中的每个元素，每一层计算以下函数：其中是在t时刻的隐藏状态，是在t时刻的输入。

UQI-LIUWJ·2022-10-10 19:03

torch.nn.LSTM（）

RNN单元可以使用torch.nn.RNNCell(),LSTMCell(),GRUCell()——使用for循环来处理循环神经网络（时间维度）可以直接调用torch.nn.RNN(),LSTM(),GRU

卢容和·2022-10-10 19:32

Pytorch：循环神经网络-GRU

Pytorch:GRU网络进行情感分类Copyright:JingminWei,PatternRecognitionandIntelligentSystem,SchoolofArtificialandIntelligence

宅家的小魏·2022-10-10 17:55

2022-04-10 深度学习与应用一（网课）

Keywords：基础：pytorch基础、机器学习基础、感知器、前馈神经网络、误差反向传播…近代网络：卷积神经网络、常用CNN模型、视觉目标分类、监测、分割.其他：生成式神经网络、循环神经网络、LSTM、GRU

陈皮皮_mas·2022-10-04 07:28

论文笔记：Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation

文中提出了一种新的RNN模型结构用于机器翻译等工作，此外，作为LSTM单元的变种和简化版本GRU单元也是在文章中首次提出的。很值得一读。Abst

MirrorN·2022-10-03 21:07

现代循环神经网络-2.长短期记忆网络(LSTM)【动手学深度学习v2】

上一篇：现代循环神经网络-1.门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】文章目录2.长短期记忆网络2.1输入门、忘记门和输出门2.2候选记忆元2.3记忆单元2.4隐状态2.5LSTM的代码实现2.6LSTM

紫色银杏树·2022-10-03 07:16

深度学习笔记（2）——pytorch实现MNIST数据集分类（FNN、CNN、RNN、LSTM、GRU）

文章目录0前言1数据预处理2FNN（前馈神经网络）3CNN（卷积神经网络）4RNN（循环神经网络）5LSTM（长短期记忆网络）6GRU（门控循环单元）7完整代码0前言快开学了，花了一个晚上时间复习深度学习基础代码

热爱旅行的小李同学·2022-10-03 07:43

循环神经网络(Recurrent Neural Network)详解

常见的循环神经网络有长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元网络(GRU)等，而这些循环神经网络都是在最早的一种神经网络基础之上改进而来的，所以兔兔在本文讲解的是循环神经网络家族中最早的一种神经网络——

生信小兔·2022-10-02 07:37

回归预测 | MATLAB实现PCA-GRU主成分门控循环单元多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现PCA-GRU主成分门控循环单元多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现PCA-GRU主成分门控循环单元多输入单输出回归预测基本介绍模型描述预测效果程序设计参考资料基本介绍本次运行测试环境

机器学习之心·2022-09-24 08:33

回归预测 | MATLAB实现SSA-GRU(麻雀算法优化门控循环单元)多输入单输出

回归预测|MATLAB实现SSA-GRU(麻雀算法优化门控循环单元)多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现SSA-GRU(麻雀算法优化门控循环单元)多输入单输出预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍建立麻雀搜索算法的数学模型

机器学习之心·2022-09-24 08:32

回归预测 | MATLAB实现Bayes-GRU(贝叶斯优化门控循环单元)多输入单输出

回归预测|MATLAB实现Bayes-GRU(贝叶斯优化门控循环单元)多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现Bayes-GRU(贝叶斯优化门控循环单元)多输入单输出基本介绍背景回顾模型介绍程序设计学习总结参考资料致谢基本介绍本次运行测试环境

机器学习之心·2022-09-24 08:00

白话机器学习-循环神经网络从RNN、LSTM到GRU

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·2022-09-19 07:06

GRU(门控循环单元)，易懂。

一、什么是GRU？

Michael_Lzy·2022-09-18 09:23

【PyTorch】深度学习实践之 RNN基础篇——实现RNN

再写循环4.2直接调用RNN5.多层RNN6.案例6.1使用RNN_cell6.2使用RNN7.独热向量one-hot缺点改进目标网络结构完整代码课后练习1：LSTM实现之前的模型代码：结果：课后练习2：GRU

zoetu·2022-09-17 09:06

分类预测 | MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测

分类预测|MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测分类效果基本介绍程序设计学习总结参考资料分类效果基本介绍

机器学习之心·2022-09-09 07:37

Pytorch深度学习实践第十三讲循环神经网络（高级篇）

利用pytorch封装的GRU网络，要训练的是人名和国家对应的数据集，输入是人名，判断人名所

改什么都是已存在？·2022-09-02 14:54

Pytorch深度学习实践第十二讲 RNN 课后2（GRU）

站刘二大人传送门循环神经网络（基础篇）课件链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw提取码：cxe4模型还是将输入“hello”训练输出为“ohlol”，用GRU

改什么都是已存在？·2022-09-02 14:53

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【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)