gru

语音识别基础-梅尔谱图

Transfomer应用及改进系列文章目录第一章语音识别基础-梅尔谱图第二章李宏毅hw4语音识别数据集及需求详解第三章从rnn到gru、lstm及双向神经网络第四章编码器解码器架构、seq2seq、注意力机制及机器翻译应用代码实现第五章
傍晚轻风拂面·2022-06-10 07:53

gru公式及原理简记

https://blog.csdn.net/zhangxb35/article/details/70060295GRU一共有2个门。z：更新门，取sigmoid表示以前的信息是否需要更新。
今天也要笑笑鸭·2022-06-05 07:35

图像翻译/UDA-CoCosNet v2: Full-Resolution Correspondence Learning for Image Translation图像翻译的全分辨率对应学习

Full-ResolutionCorrespondenceLearningforImageTranslation图像翻译的全分辨率对应学习0.摘要1.概述2.相关工作2.1.PatchMatch2.2.图像到图像的翻译3.CoCosNetv23.1.多级域对齐3.2.分层GRU
HheeFish·2022-05-29 07:18

PyTorch中的循环神经网络（RNN+LSTM+GRU）

一、RNN网络1、Pytorch中的RNN参数详解rnn=nn.RNN(*arg,**kwargs)（1）input_size：输入xtx_txt的维度（2）hidden_size：输出hth_tht的维度（3）num_layers：网络的层数，默认为1层（4）nonlinearity：非线性激活函数，默认是tanh，也可以选择relu等（5）bias：是否有偏置。默认为True（6）batchf
马苏比拉米G·2022-05-27 07:54

【Pytorch】基于GRU和LSTM的时间序列数据预测实现

【Pytorch】基于GRU和LSTM的时间序列数据预测实现1.实现结果：  蓝色曲线为原数据集，包含1000个点（sin函数），训练集占80%。  
Rssevenn·2022-05-26 07:38

tensorflow实战学习笔记5：循环神经网络相关概念以及Embedding编码，股价预测，LSTM，GRU，RNN

目录循环核概念tensorflow中实现RNN的相关函数以及其参数RNN中X_train的维度RNN计算过程一个小问题：为什么要用np.array?用RNN实现，输入一个字母，预测下一个字母RNN实现采用输入多个字母，预测一个字母Embedding编码采用Embedding编码用RNN实现输入一个字母来预测一个字母采用RNNEmbedding编码实现输入4个字母，输出一个字母RNN实现股票预测用L
潘聪明·2022-05-25 07:27

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第5课-循环神经网络RNN（BPTT+LSTM+GRU）

专栏介绍：本栏目为“2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理”课程记录，不仅仅是课程笔记噢～如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧目录RNN概述RNN结构RNN训练BP&BPTT梯度消失/梯度爆炸RNN改进及变形LSTMGRULSTMVSGRURNN概述RNN引入：DNN、CNN输入、输出定长；处理输入、输出变长问题效率不高。而自然语言处理中的语句通常其长度不固定。单一DNN、CNN无法处
vector<>·2022-05-25 07:06

【一起入门DeepLearning】中科院深度学习_期末复习题2018-2019

如果感兴趣的话，就和我一起入门DL吧2018-2019学年第二学期期末试题四、画出GRU和LSTM工作流程图，解释各个门的作用，并比较两者的差异这一节相关的知识可以参看这篇博文：【一起入门
vector<>·2022-05-25 07:46

基于深度学习的时间序列预测方法

文章目录1简介2循环神经网络2.1RNN2.2LSTM2.3GRU3注意力机制3.1Transformer3.2Informer3.3Yformer4时间卷积网络4.1TCN4.1.1因果卷积4.1.
桐棯·2022-05-20 07:08

RNN（pytorch）的维度问题——用GRU实现文本分类（参考刘二大人）

最近学RNN的时候对于其中各种输入输出都有点懵，然后参考了刘二大人关于pytorch实践以及下面这篇文章Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）P13讲(RNN循环神经网络高级篇)_努力学习的朱朱的博客-CSDN博客代码把维度问题整理了一下一、pytorch中embedding在做什么？我们先看下面这一段代码：importtorchembedding=torch.nn.Embedding(10,
阿丢是丢心心·2022-05-12 10:27

机器学习（20）——循环神经网络（二）

文章目录1RNN的缺点2LSTM2.1遗忘门2.2输入门2.3输出门3.4小结3GRU3.1复位门3.2更新门3.3小结1RNN的缺点  我在上一篇博客中跟大家一步一步探索了RNN模型的网络结构，最后面也介绍了
进击的南方仔·2022-05-10 07:41

NLP教程(5) - 语言模型、RNN、GRU与LSTM

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/239声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(NaturalLanguageProcessingwit
·2022-05-09 18:06

神经网络浅学

分为以下三步走神经网络与多层感知机：包括基础知识，激活函数、反向传播、损失函数、权值初始化和正则化卷积神经网路：统治图像领域的圣经网络结构，发展历史、卷积操作和池化操作循环神经网路：统治序列数据的神经网络结构，RNN、GRU
carrymybaby·2022-05-08 07:40

NLP教程(5) - 语言模型、RNN、GRU与LSTM

本文介首先介绍了语言模型及其应用场景，进而介绍了循环神经网络（RNN）及优化后的变种LSTM(长短时记忆网络)和GRU模型。
ShowMeAI·2022-05-07 22:00

python神经网络Keras实现GRU及其参数量

目录什么是GRU1、GRU单元的输入与输出2、GRU的门结构3、GRU的参数量计算a、更新门b、重置门c、全部参数量在Keras中实现GRU实现代码什么是GRUGRU是LSTM的一个变种。
·2022-05-07 12:21

LSTM(GRU)在Pytorch和Tensorflow中的区别

Pytorch和Tensorflow作为现在最流行的神经网络的框架，是现在绝大多数神经网络爱好者用来搭建神经网络模型的必要框架。Pytorch背后是Facebook人工智能研究院(FAIR)，Tensorflow背后是谷歌人工智能团队谷歌大脑(GoogleBrain)。循环神经网络是和卷积神经网络一样重要和值得了解和学习的神经网络，一般用于处理数据点的序列或时间序列，如自然语言处理，而卷积神经网络
Mr.Rang·2022-05-04 07:06

循环神经网络RNN、LSTM、GRU实现股票预测

Tensorflow——循环神经网络RNN循环核TensorFlow描述循环核循环神经网络TensorFlow描述循环神经网络循环计算过程输入一个字母，预测下一个字母输入四个连续字母，预测下一个字母Embedding编码TensorFlow描述Embedding编码用Embedding编码替换独热码实现输入一个字符预测用Embedding编码替换独热码实现输入四个字符预测循环神经网络实现股票预测下
qq_36488756·2022-05-01 07:29

循环神经网络(RNN)

RNN输入与输出RNN模型简单RNN模型LSTM(LongShort-TermMemory)长短期记忆模型GRU(GatedRecurrentUnits)参考视频注意！！！！！！！
Godwinwin·2022-05-01 07:17

语音识别——基于深度学习的中文语音识别系统框架

该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG。
hnzwx888·2022-04-25 07:24

【数值预测案例】(6) LSTM、GRU 时间序列股票数据预测，附TensorFlow完整代码

大家好，今天和各位分享一下如何使用循环神经网络LSTM和GRU完成对股票数据的预测。
立Sir·2022-04-25 07:52

字节跳动2月中旬算法实习生面试题分享

LSTM与GRU区别（1）LSTM和GRU的性能在很多任务上不分伯仲；（2）GRU参数更少，因此更容易收敛，但是在大数据集的情况下，LSTM性能表现更好；（3）GRU只有两个门（update和reset
julyedu_7·2022-04-13 07:37

深度学习-循环神经网络RNN、长短期记忆LSTM、门限循环单元GRU理解

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）;长短期记忆（LongShort-TermMemory,LSTM）;门限循环单元（GatedRecurrentUnit,GRU）1.循环神经网络
HheeFish·2022-04-09 07:21

【深度学习】循环神经网络（RNN）简易教程

挑战RNN的消梯度失和梯度爆炸LSTM和GRU如何解决这些挑战假设我们正在写一条信息“Let’smeetfor___”，我们需要预测下一个单词是什么。下一个词可以是午餐、
风度78·2022-04-09 07:37

循环神经网络（内含LSTM、GRU实战）

目录1.Embedding2.RNN介绍2.1.memory机制3.SimpleRNN（实战）4.循环神经网络的问题5.LSTM6.LSTM层在情感分类（实战）7.GRU（理论+实战）8.深层循环神经网络
喜欢蓝喜欢白·2022-03-23 08:47

动手学深度学习（四十一）——深度循环神经网络（Deep-RNN）

文章目录一、深度循环神经网络二、函数依赖关系三、简介实现3.1网络构建3.2训练与预测四、总结  本节非常简单，就是在RNN的基础上加了层的概念，毕竟之前讨论的RNN、GRU和LSTM我们都是在单层神经网络的基础上讨论的一
留小星·2022-03-01 07:44

基于RNN，LSTM,GRU对黄金期货的时间序列研究

目录一、背景介绍二、原理介绍2.1模型原理RNN模型介绍2.LSTM模型介绍三、实验论证3.1数据预处理3.2模型的评价指标3.3实验模型设置3.4实验数据和超参数设置3.5模型性能评估和实验结果比较3.5.1LOSS图像:3.5.2三种模型MSE,RMSE,MAE、R^2值比较3.5.3最终拟合情况可视化三种模型比较3.5.4以LSTM为例最终预测值可视化四、实验结论一、背景介绍黄金期货是交易市
我超爱Debug·2022-02-27 11:07

深度学习实战（1）用Pytorch搭建一个双向GRU

用Pytorch搭建一个双向GRU最近课程需求，要做一个幽默度检测的回归任务，就自己搭建了一个进行幽默性回归任务的双向GRU神经网络模型。
icebird_craft·2022-02-26 09:00

【matlab】LSTM/GRU网络回归/分类预测改进与优化合集(持续更新)

【MATLAB】LSTM/GRU网络回归/分类预测问题改进与优化合集(结合2021年新进化算法）#持续更新目录一、进化算法-LSTM1.金枪鱼算法TSO-LSTM2.孔雀优化算法(POA)-LSTM3.
随风飘摇的土木狗·2022-02-26 07:59

【动手学深度学习----现代循环神经网络笔记】

GRU介绍门控循环单元包含重置门和更新门两种，输入是由当前时间步的输入和前一时间步的隐状态给出。两个门的输出是由使用sigmoid激活函数的两个全连接层给出。
瞲_大河弯弯·2022-02-19 07:06

推荐系统之阿里广告：Deep Interest Evolution Network for CTR

直接上图辅助loss用GRU的隐状态来提取每一步的用户兴趣状态，由于点击与否只在最后一步上对隐状态有最大化的指导作用，引入了辅助loss来帮助中间步的
于建民·2022-02-18 07:22

阿里CTR预估三部曲（2）：Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction简析

一个是从具体的用户表现中抽取潜在的兴趣，主要是利用GRU+一个辅助loss，另一个
loserChen.·2022-02-18 07:36

Naive RNN & LSTM & GRU

对于做NLP的新人来说第一个接触到的模型大概就是RNN，RNN应该算是NLP任务中HelloWorld了。对于业界一般说使用RNN指的的LSTM，而并非是RNN，因为LSTM作为RNN结构模型太普遍了。什么的RNNRNN，其实是RecurrentNeuralNetwork的简称，翻译过来就是循环神经网络。对于NLP任务使用RNN来建模，还要从语言模型说起。因为语言是一种序列，比如：”我喜欢吃苹果”
LoveAnny·2022-02-18 01:21

14年NLP论文

LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslation1406.1078中心思想-1-rnn_encoder+rnn_decoder模型结构-2-巧妙的隐藏层设计（GRU
emm_simon·2022-02-11 16:22

序列模型RNN、LSTM、GRU通俗理解（全网之最很通俗）

缺点二、LSTM2.1思路2.22结构2.23对比RNN2.3单元结构2.4前向传播2.5记忆细胞2.6举例理解2.71遗忘门2.72更新门2.73输出门2.8LSTM缓解梯度消失的原因2.9缺点三、GRU3.1
WGS.·2022-02-06 07:39

Coursera Deep Learning笔记 序列模型（一）循环序列模型[RNN GRU LSTM]

参考1参考2参考31.为什么选择序列模型序列模型能够应用在许多领域，例如：语音识别音乐发生器情感分类DNA序列分析机器翻译视频动作识别命名实体识别这些序列模型都可以称作使用标签数据(X,Y)作为训练集的监督式学习，输入x和输出y不一定都是序列模型。如果都是序列模型的话，模型长度不一定完全一致。2.Notation(标记)下面以命名实体识别为例，介绍序列模型的命名规则。示例语句为：HarryPott
Douzi1024·2022-02-06 07:56

循环神经网络：从RNN到GRU、LSTM

1、为什么要使用RNN？如果你翻开任何一本介绍RNN的书籍，他一定会提及RNN是一种用来处理序列数据的神经网络，但是为什么RNN适合用于处理序列类型的数据而一般的神经网络不适合呢？让我们先看个例子：现在我们要设计一个实体命名识别系统，输入语句为："HarryPotterandHerminoeGrangerinventedanewspell."，现在要从中识别出人名。如果使用一般的神经网络，常用的做
井底蛙蛙呱呱呱·2022-02-03 08:32

基于Attention_CNN_GRU的野生动物监测图像分类

大一的时候突发奇想选择了这样的一个方向，并查阅了相关文献，努力去完成这样的一个系统化的东西。但确实这方面做的人很少，也没有找到有关的进行学习，做的也是很是缓慢，同时也是运用到了Paddle框架，Paddle的一小部分展示如下：importpaddleimportsysimportosimportpaddlehubashubmodule=hub.Module(name='resnet50_vd_an
m0_51330713·2021-11-24 00:37

NLP自然语言处理学习（一）——LSTM、GRU以及文本情感分类

1.1.2N-garm表示方法1.1.3向量化1.2文本情感分类1.2.1数据设置1.2.2文本序列化1.3循环神经网络1.3.1RNN的不同结构1.3.2LSTM（LongShort-TermMemory）1.3.3GRU
白衣西蜀梅子酒·2021-11-11 15:25

本科生学深度学习-GRU最简单的讲解，伪代码阐述逻辑，实例展示效果

目录1.gru是什么2.和LSTM的网络结构差别3.门控单元解释4.实例下面的代码是在LSTM的基础上改动来的，数据也是和LSTM一样的，所以整体的结构是一样的，但是在修改代码的过程中还是遇到了一些问题
香菜聊游戏·2021-11-05 14:32

《Python 深度学习》刷书笔记 Chapter 6 Part-5 循环神经网络RNN

更详细的RNN伪代码6-21简单RNN的Numpy实现使用RNN解决IMDB电影评价分类问题6-22准备IMDB数据6-23用Embedding层和SimpleRNN来训练模型6-24绘制结果理解LSTM与GRU
FeverTwice·2021-10-12 21:24

序列推荐SRS & 交互式推荐IRS & 对话推荐CRS 以及建模为MDP后的区别

historyinteraction->recommendthenextitem如GRU4Rec，将用户点击过的物品一个一个输入模型，预测下一个要点击的物品。
strawberry47·2021-10-09 16:42

毕业设计 - 天气数据分析

3.1海洋对当地气候的影响3.2导入数据集3.3温度数据分析3.4湿度数据分析3.5风向频率玫瑰图3.6计算风速均值的分布情况4最后-毕设帮助1前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个项目基于GRU
DanCheng-studio·2021-10-08 18:17

【RNN架构解析】GRU 模型 & 注意力机制

【NLP】GRU模型1.GRU模型1.1GRU的内部结构图和计算公式1.2Pytorch中GRU工具的使用1.3GRU的优缺点2.注意力机制2.1什么是注意力机制2.2注意力机制的作用2.3注意力机制实现步骤
ZSYL·2021-10-07 09:59

毕业设计之 -- 题目：基于GRU的 电影评论情感分析

文章目录1前言1.1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-毕设帮助1前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个项目基于GRU
DanCheng-studio·2021-10-06 14:25

三、中文分类机器学习解决方案

1.1.1文本表示：BOW、N-Gram、TF-IDF、word2vec、wordembeddingELMo分类模型：NB、LR、SVM、LSTM、CNN等1.1.2分类模型：NB/LR/SVM/LSTM(GRU
许志辉Albert·2021-08-26 14:20

【自然语言处理】RNN架构解析

文章目录RNN架构解析1.认识RNN模型1.1什么是RNN模型1.2RNN模型的作用1.3RNN模型的分类2.传统RNN模型3.LSTM模型3.1LSTM3.2Bi-LSTM4.GRU模型4.注意力机制
张小猪的家·2021-08-16 16:58

LSTM与GRU神经网络

LSTM图示说明（详解）2.GRUGRU（GatedRecurrentUnit）,与LSTM不同之处在于GRU将遗忘门和输入门合成了一个更新门，同时网络不再额外给出记忆状态Ct，而是将输出结果作为记忆状态不断往后传
youhahhhh·2021-08-12 11:38

Pytorch 中 Bi-GRU / Bi-LSTM 的输出问题

  在PyTorch中，GRU/LSTM模块的调用十分方便，以GRU为例，如下：importtorchfromtorch.nnimportLSTM,GRUfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnp
双听·2021-06-21 20:11

挖坑

HierarchicalSoftmax,Negativesampling三个部分.SVM,从原理到应用CNN,从图像到NLP,附加positionencodingAttentionRNN,从LSTM到GRU
MashoO·2021-06-07 00:11

pytorch lstm gru rnn 得到每个state输出的操作

默认只返回最后一个state，所以一次输入一个step的input#coding=UTF-8importtorchimporttorch.autogradasautograd#torch中自动计算梯度模块importtorch.nnasnn#神经网络模块torch.manual_seed(1)#lstm单元输入和输出维度都是3lstm=nn.LSTM(input_size=3,hidden_siz
·2021-05-31 15:23
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