gru

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

RNN&GNU&LSTM与PyTorch

pad_packed_sequencepack_sequence&unpack_sequence语言翻译例官方APIRNN:循环神经网络short-termmemory只能记住比较短的时间序列的信息，时间长了会遗忘GRU
MallocLu·2022-09-01 13:52

基于keras实现双向GRU的中文情感分析

基于keras实现双向GRU的中文情感分析NLP作为机器学习三大方向之一，个人认为，情感分析也是自然语言处理中也是非常重要的，当然很多人觉得情感分析比较麻烦一些的，中文的情感分析更是麻烦，因为存在很多问题
丁丁恪·2022-08-26 21:40

Pytorch利用GRU、LSTM实现中文情感分类

了解LSTM、GRU结构两者还是很相像的。
ズ神马都是浮云＆スタ·2022-08-26 21:40

【自然语言处理（NLP）】基于GRU实现情感分类

【自然语言处理（NLP）】基于GRU实现情感分类作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（
ぃ灵彧が·2022-08-26 21:34

torch 循环神经网络torch.nn.RNN()和 torch.nn.RNNCell()

torch.nn.RNN()调用的是循环神经网络最原始的形态，这种没法处理比较长的时间序列，后面的变体Lstm和GRU解决了这个问题，这里只是用torch.nn.RNN()展示
Guapifang·2022-08-21 13:52

循环神经网络实现文本情感分类之Pytorch中LSTM和GRU模块使用

循环神经网络实现文本情感分类之Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.1LSTM介绍LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSTM的参数
IT之一小佬·2022-08-21 07:49

基于注意力机制的 CNN-BiGRU 短期电力负荷预测方法

提出了一种基于Attention机制的CNN-BiGRU（卷积神经网络+双向GRU+注意力机制）短期电力负荷预测方法，该方法将历史负荷数据作为输入，搭建由一维卷积层和池化层等组成的CNN架构，提取反映负荷复杂动态变化的高维特征
机器鱼·2022-08-21 07:11

[Pytorch官方NLP实验解惑03]基于lstm的seq2seq单词标注器

它和其他任务的根本区别在于它以序列作为处理对象，而序列由彼此独立又相互联系的单词组成，为了处理这种关系，需要在层与层之间记忆和传递状态，以表达单词之间的联系，深度学习使用rnn及rnn的变种（lstm，gru
iSikai·2022-08-21 07:38

Seq2Seq+GRU/LSTM pytorch实现

1.简述优点：可以实现输入序列和输出序列不等长映射。缺点：Encoder和Decoder采用RNN，不能并行。存在一定程度梯度消失和梯度爆炸的可能。将输入序列的信息压缩到状态向量中，存在信息丢失问题。2.结构3.pytorch实现importtorchfromtorchimportnn编码器classSeq2SeqEncoder(nn.Module):"""Seq2Seq循环神经网络编码器Args
jejune5·2022-08-21 07:35

Python人工智能20个小时玩转NLP自然语言处理

课程内容：1.Pytorch基础知识2.自然语言处理入门3.文本预处理4.HMM和CRF5.RNN,LSTM,GRU6.Transformer适用人群：1、对自然语言处理技术感兴趣的在校生和应届生。
m0_59289726·2022-08-13 07:50

时序预测 | MATLAB实现SSA-GRU(麻雀算法优化门控循环单元)时间序列预测

时序预测|MATLAB实现SSA-GRU(麻雀算法优化门控循环单元)时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现SSA-GRU(麻雀算法优化门控循环单元)时间序列预测预测效果基本介绍模型介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2022-08-12 12:47

高级实训任务三:文本情感分类

●可选的网络结构：GRU、LSTM。
林铭垲18342056·2022-08-10 07:41

Tensorflow股票预测循环神经网络

GRU由Cho等人于2014年提出，优化LSTM结构。
XMM-struggle·2022-08-09 10:58
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