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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

深度学习 RNN架构解析

工具的使用4.输出output和hn的区别5.优缺点三、LSTM模型1.LSTM的内部结构图2.遗忘门3.输入门4.细胞状态5.输出门6.Bi-LSTM7.Pytorch中LSTM工具的使用:8.优缺点四、GRU

落花雨时·2022-08-05 14:58

CNN，RNN，LSTM，GRU的前后向传播算法（梯度是怎么更新的）

目录1.简单的梯度计算2.进阶的梯度计算3.CNN前向后向算法4.RNN前向后向算法5.LSTM前向后向算法6.GRU前向后向算法为什么要计算梯度？

Billie使劲学·2022-08-05 07:51

联影医疗一面

GRU和LSTM区别？同一个项目是否有拿多种方法都尝试一下？特征提取是怎么做的？时域特征哪16个，说一下？特征选择？PCALDA区别？PCA原理？PCA如何挑选最重要的特征。与其他算法同事的任务分工。

凭轩听雨199407·2022-07-30 07:35

使用循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测pytorch

前言使用循环神经网络(RNN,LSTM或GRU)实现气象数据预测：数据集：tq.csv记录了某地每隔1小时的气象数据：DateTime：时间（日期是日月年的格式）p(mbar)：大气压T(degC)：气温

笔下万码生谋略·2022-07-27 13:26

学习笔记——动手学深度学习（RNN，GRU，LSTM）

1.3.3初始化RNN的模型参数1.3.4定义RNN模型1.3.5创建一个类来包装这些函数1.3.6梯度裁剪1.3.7预测（未训练先预测）1.3.8开始训练1.4简洁实现RNN文本预测模型2.门控循环单元（GRU

HSR CatcousCherishes·2022-07-23 08:31

深度学习学习笔记——RNN（LSTM、GRU、双向RNN）

目录前置知识循环神经网络（RNN）文本向量化RNN建模RNN模型改进LSTM（LongShortTermMemory）LSTM变形与数学表达式门控循环单元GRU（GratedRecurrentUnit）

XuZhiyu_·2022-07-23 08:00

pytorch中的pad_sequence、pack_padded_sequence和pad_packed_sequence函数

在使用pytorch训练模型的时候，一般采用batch的形式同时处理多个样本序列，而同一batch中时序信息的的长度是不同的，这样就无法传入RNN，LSTM，GRU这样的模型中进行处理。

CityD·2022-07-21 13:34

理解LSTM和GRU

LSTMLSTM介绍结构文档LSTM代码GRU介绍流程文档GRU代码LSTM介绍参考链接:【译】理解LSTM（通俗易懂版）前面我们介绍了RNN的算法,它处理时间序列的问题的效果很好,但是仍然存在着一些问题

心灵在路上·2022-07-20 09:05

自然语言处理——使用seq2seq模型架构实现英译法

模型架构实现英译法seq2seq模型架构图示：seq2seq模型架构分析：从图中可知，seq2seq模型架构，包括两部分分别是encoder(编码器)和decoder(解码器)，编码器和解码器的内部实现都使用了GRU

Lanciberrr·2022-07-09 07:41

循环神经网络RNN入门介绍

目录一、RNN基本结构及数学推导二、RNN的缺陷及改进方法三、长短期记忆网络（LSTM）四、门控循环单元（GRU）4.1GRU的前向传播4.2GRU的训练过程4.3GRU的优势一、RNN基本结构及数学推导

wendy_ya·2022-07-09 07:06

Pytorch实现RNN，LSTM和GRU超详细代码参数解析

本文针对使用pytorch实现RNN，LSTM和GRU对应参数的详细解析，相信通过阅读此文章，能够让你对循环神经网络有一个很清楚的认识。也希望你能耐心看完，相信会对你有很大的帮助。大佬直接跳过。

adczsw·2022-07-09 07:35

人工智能导论实验——基于神经网络的情感分类实验

基于神经网络的情感分类实验一、实验目的：理解循环神经网络RNN和LSTM、GRU的结构和原理，了解梯度传播。

猫猫爱吃小鱼·2022-07-07 07:33

Neural Machine Translation论文阅读笔记

总结点：1.encoder比decoder更难优化；LSTM比GRU效果好；beamsearch很重要；datapreprocessing对结果影响很大，该文章直接用的是Moses做的清洗数据和toke

AprilNing·2022-07-05 07:01

自然语言处理——Transformer模型架构

自然语言处理TransformerTransformer的优势相比LSTM和GRU模型，Transformer有两个显著的优势：Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提高模型训练效率在分析预测更长文本时

Lanciberrr·2022-07-01 07:08

情感分类问题IMDB实战(SimpleRNN，LSTM，GRU）

使用经典的IMDB影评数据集来完成情感分类任务。IMDB影评数据集包含了50000条用户评价，评价的标签分为消极和积极，其中IMDB评级=7的用户评价标注为1，即积极。25000条影评用于训练集，25,000条用于测试集一、数据集加载以及数据集预处理#加载IMDB数据集，数据采用数字编码，一个数字代表一个单词(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datas

卷卷怪·2022-06-30 07:23

GRU实现股票预测（代码）

在TensorFlow2.0，python3.7环境下运行先创建一个TensorFlow文件，文件名为tushareDemo,运行以下代码importtushareastsimportmatplotlib.pyplotaspltdf1=ts.get_k_data('600519',ktype='D',start='2010-04-26',end='2020-04-06')datapath1="./

DL方少·2022-06-30 07:22

GRU(门控循环单元)实现股票预测

GRU实现股票预测1、GRU(门控循环单元)1.1GRU原理1.2Tensorflow2描述GRU层1.3GRU股票预测1.3.1数据源1.3.2代码实现1、GRU(门控循环单元)GRU由Cho等人于2014

别团等shy哥发育·2022-06-30 07:50

时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)时间序列预测

时序预测|MATLAB实CNN-GRU(卷积门控循环单元)时间序列预测目录时序预测|MATLAB实CNN-GRU(卷积门控循环单元)时间序列预测基本介绍研究回顾模型结构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·2022-06-30 07:25

基于GRU股票预测实战

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportDropout,Dense,GRUimportosimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.metricsi

AI炮灰·2022-06-30 07:19

时间序列预测——GRU

本文展示了使用GRU进行时间序列预测的全过程，包含详细的注释。

行者无疆_ty·2022-06-30 07:10

DL之GRU：基于2022年6月最新上证指数数据集结合Pytorch框架利用GRU算法预测最新股票上证指数实现回归预测

一个处女座的程序猿·2022-06-30 07:49

DL：深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码

=0:lr=K.get_value(GRU.optimizer.lr)

一个处女座的程序猿·2022-06-30 07:16

深度学习TF—10.循环神经网络RNN及其变体LSTM、GRU实战

与多层RNN1.单层RNN2.多层RNN四、RNN案例—情感分类实战1.单层RNN2.多层RNN3.SimpleRNN—高级封装五、LSTM案例—情感分类实战1.LSTMCell2.LSTM—高级封装六、GRU

哎呦-_-不错·2022-06-29 07:36

tensorflow深度学习之基于GRU的股票预测

在tensorflow深度学习之GRU（变种RNN）的原理中，我们已经学到了GRU的基本原理。下面，我们采用GRU实现股票预测。

一位安分的码农·2022-06-29 07:27

GRU预测股票价格，附带例子和完整代码

问题：如图为茅台的股票数据我们只用c列数据进行预测用连续60天的开盘价预测第61天的开盘价分析：1.import2.读取文件，划分train、test，归一化，生成整个数据集并乱序3.model=tf.keras.Sequential(…)4.model.compile(…)5.断点续训，保存模型，model.fit(…)6.model.summary()代码：maotai=pd.read_csv

小元宝宝·2022-06-29 07:46

GRU 神经网络及股票预测示例

一、介绍在LSTM长短期记忆模型的广泛使用的同时也出现了一系列问题，比如模型复杂度太高，计算量大，模型复杂，因此出现了简化版本的LSTM-----GRU。

甘霖那·2022-06-29 07:46

TensorFlow学习笔记——（13）RNN、LSTM、GRU实现股票预测

文章目录一、RNN股票预测二、LSTM股票预测1、长短记忆网络介绍2、TF描述LSTM层3、实验代码三、GRU股票预测1、GRU网络介绍2、TF描述GRU层3、实验代码一、RNN股票预测importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportDropout

屿十_·2022-06-29 07:19

13-TensorFlow RNN与LMST和GRU

RNN面临的较大问题是无法解决长跨度依赖问题，即后面节点相对于跨度很大的前面时间节点的信息感知能力太弱.如下图左上角的句子中sky可以由较短跨度的词预测出来(云朵联想到天空)，而右下角句子中的French与较长跨度之前的France有关系(法国联想到法语)，即长跨度依赖，比较难预测。1.LMST为了解决长期依赖问题，长短记忆网络（LongShortTermMemory,LSTM）应运而生。之所以L

鸣鼓ming·2022-06-29 07:18

DL with python(22)——tensorflow实现GRU股票预测

本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第六讲第14节的内容，实现GRU型循环神经网络输入60天的价格预测第61天的价格。

素观江湖真·2022-06-29 07:17

cp16_2_建模顺序数据_RNNs_Bidirectional LSTM_gz_colab_gpu_movie_eager_prefetchDataset_text泛化_Self-Attention

cp16_ModelSequential_Output_Hidden_RecurrentNNs_LSTM_aclImdb_IMDb_Embed_token_py_function_GRU_Gate:https

LIQING LIN·2022-06-29 07:56

Tensorflow（三十四） —— GRU

Tensorflow（三十四）——GRUimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnptf.compat.v1.disable_eager_execution()#加载数据集total_words=10000(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.imdb.load_

CyrusMay·2022-06-29 07:50

DL之GRU(Tensorflow框架)：基于茅台股票数据集利用GRU算法实现回归预测(保存模型.ckpt.index、.ckpt.data文件)

DL之GRU(Tensorflow框架)：基于茅台股票数据集利用GRU算法实现回归预测(保存模型.ckpt.index、.ckpt.data文件)目录基于茅台股票数据集利用GRU算法实现回归预测(保存模型

一个处女座的程序猿·2022-06-29 07:38

pytorch RNN 学习笔记

门控循环单元GRU：PyTorch入门——门控循环单元（GRU）-知乎门控循环单元（GRU）GRU与RNN的对比RNN:RNNGRU:重置门与更新门更新候选隐状态更新隐状态GRU的从零开始实现在RNN从零开始实现的基础上修改

AI视觉网奇·2022-06-28 07:44

神经网络与深度学习5---循环神经网络

循环神经网络循环神经网络参数量梯度不稳定性（长程依赖问题）基于门控的循环神经网络LSTMLSTM为什么可以缓解梯度不稳定现象GRU贪心搜索，束搜索本文是邱锡鹏教授撰写的《神经网络与深度学习》一书中第6章

muyuu·2022-06-23 22:36

CS224n自然语言处理（二）——语言模型、机器翻译和CNN

文章目录一、语言模型及RNN1.n-gram语言模型2.Window-basedDNN3.循环神经网络（一）梯度消失和梯度爆炸（二）LSTM（三）GRU4.评估语言模型5.预处理二、机器翻译和Seq2Seq1

李明朔·2022-06-17 07:35

自然语言处理入门——使用RNN模型构建人名分类器

整个案例实现可以分为五个步骤：导入工具包对data文件中的数据进行处理，满足训练需求构建RNN模型（包括传统RNN，LSTM及GRU）构建训练函数并进行训练构建

Lanciberrr·2022-06-17 07:49

深度学习与自然语言处理教程(5) - 语言模型、RNN、GRU与LSTM（NLP通关指南·完结）

ShowMeAI·2022-06-17 07:09

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