gru

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

情感分类系列

基于双向GRU和语言模型的视角情感分析:http://kexue.fm/archives/4118/记录一次半监督的情感分析:http://kexue.fm/archives/4374/
Babyzpj·2021-05-13 16:57

RNN 图解版

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
算法channel·2021-05-05 10:34

pytorch：词嵌入，词性判别，使用LSTM预测股票行情

就可以使用词向量，简单来说就是对字典D中所有词w，指定一个固定长度的实值向量然后用pytorch的词嵌入模块吧语句用词向量表示，将这些词向量导入GRU模型，这就是自然语言处理的基础也是核心。
AI路漫漫·2021-04-26 20:37

一个github代码片段（lstm和gru）

，麻烦关注一下~代码段来自https://github.com/linjieli222/VQA_ReGAT/blob/master/model/language_model.py调用的库里的lstm和gru
dong炫·2021-04-24 12:04

日志管理

cat(vim)/etc/hostname重启后的效果二，Centos7系统启动过程及相关配置文件1，UEFI或BIOS初始化，运行POST开机自检2，选择启动设备#光盘3，引导装载程序，centos7是gru
静待_dac3·2021-04-21 17:41

LSTM+GRU原理加实现

LSTM+GRU参考：脑补链接。。图片都是这里的，我只是补充一些。。了解一下RNN卷积神经网络就通过各种卷积核共享参数，降低参数量并且可以利用空间位置信息。
AI路漫漫·2021-04-19 20:31

PyTorch建立RNN相关模型

之前写过PyTorch建立深度神经网络，这一次是上一篇文章的延续，将介绍RNN,LSTM,GRU相关模型搭建。RNN、GRU、LSTM均是拥有“记忆”功能的网络模块，在模型参数上基本相同。
·2021-04-06 13:24

PyTorch建立RNN相关模型

之前写过PyTorch建立深度神经网络，这一次是上一篇文章的延续，将介绍RNN,LSTM,GRU相关模型搭建。RNN、GRU、LSTM均是拥有“记忆”功能的网络模块，在模型参数上基本相同。
·2021-04-06 13:03

实验室研究方向二：交通大数据

常用的深度学习的方法有：LSTM、GRU、CNN以及GCN等，目前研究最多的是基于GCN的交通预测方向。需要熟练掌握Python以及tensorflow/pytorch深度学
山科智能信息处理实验室·2021-03-15 09:12

【PyTorch】6 法语英语翻译RNN实战——基于Attention的seq2seq模型、Attention可视化

基于注意力机制的seq2seq神经网络翻译1.本文工作2.加载数据文件3.Seq2Seq模型4.GRU5.准备训练数据6.编码器7.解码器7.1简单解码器7.2Attention解码器8.训练模型9.评价
Yang SiCheng·2021-03-10 20:32

详解NLP和时序预测的相似性（附赠AAAI21最佳论文INFORMER的详细解析）

前言时序预测模型无外乎RNN(LSTM,GRU)以及现在非常火的Transformer。这些时序神经网络模型的主要应用都集中在自然语言处理上面（transformer就是为了NLP设计的）。
·2021-03-09 22:21

详解NLP和时序预测的相似性（附赠AAAI21最佳论文INFORMER的详细解析）

前言时序预测模型无外乎RNN(LSTM,GRU)以及现在非常火的Transformer。这些时序神经网络模型的主要应用都集中在自然语言处理上面（transformer就是为了NLP设计的）。
·2021-03-09 22:21

【深度学习TensorFlow (12)】LSTM、卷积、GRU多种RNN循环神经网络的性能比较

学习自中国大学MOOCTensorFlow学习课程一、循环神经网络RNN的结构神经网络是一个特殊的模型通过数据和标签推导出规则，像函数：但没有考虑输入数据之间的相互联系所以当单词被分为子词时，上下文难以理解单子子词的含义。因此子词出现顺序，对理解单词含义非常重要斐波拉契数列：对应RNN网络：单个循环神经网络的神经元：多个神经元的组合：更多RNN资料：但这个模型有一个问题：就是没办法理解上下文含义,
Geekero·2021-03-01 20:57

pytorch实现LSTM学习总结

以及如何训练一个语言模型学习torchtext的基本使用方法构建vocabularywordtoinde和indextoword学习torch.nn的一些基本模型LinearRNNLSTMGRU（因为我觉得LSTM和GRU
流能带的小屁孩·2021-02-27 18:24

动态图解RNN、LSTM、GRU

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，
日出2133·2021-02-24 08:12

货拉拉NLP算法实习生面经

货拉拉技术1面：简历细节网络评论细粒度抽取+百度千言数据实体消歧比赛+小论文模型调参怎么调的学习率怎么起作用LSTM，GRU门机制门机制是否真的能防止梯度消失或梯度爆炸CNN模型介绍coding：快排技术
noTensor·2021-02-19 22:51

智能计算系统笔记——第三章深度学习（3.4&3.5循环神经网络与生成对抗网络）

陈云霁，李玲，李威，郭崎，杜子东[著]3.4序列模型：循环神经网络3.4.1RNN（RecurrentNeuralNetwork）3.4.2LSTM（LongShort-TermMemory）3.4.3GRU
夏风喃喃·2021-02-10 22:24

GRU详解全网最强大厂面试级深度的知识点整理

maskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmaskmask
Xu_Wave·2021-02-07 20:10

10分钟入门transformer

RNN衍生的两个方法LSTM和GRU很好的解决了梯度消失的问题，因此基于RNN的神经网络成为sequencetosequencelearning的优先选择。IlyaSutskever[6]等人在20
banban008·2021-02-03 14:56

linux-系统安全及应用 | 账户安全 | PAM认证模块 | 开关机安全控制

/su文件设置禁止用户使用su命令►su命令具有安全隐患：PAM认证模块PAM概述PAM认证模块原理PAM认证构成sudo命令提升权限开关机安全控制1.调整BIOS引导设置2.GRUB限制3.限制更改GRU
半世情`半世醉¹³¹⁴·2021-02-03 00:42

Tensorflow(7):RNN,LSTM,GRU,Auto-Encoder,VAE

1、时间序列表示方法sequenceembedding[b,seq_len,feature_len]b:句子数量seq_len:单词数量feature_len单词特征[b,28,28]从sequence角度理解，把每一个图片当作28个时间序列的输入，每个输入有28个特征。共有b个图片。每个单词对应的三个波形，每个波形在每个时刻对应一个wordvector，每个时刻代表当前输入的word。howto
weixin_51182518·2021-01-30 00:31

PyTorch中RNN相关学习笔记

PyTorch中RNN相关学习笔记前言Torch.nn.RNN官方API文档描述参数输入输出输入输出形状及变量小结CodingExamples简单RNN双向RNNTorch.nn.GRU和Torch.nn.LSTMGRU
LaPetiteNancy·2021-01-28 14:18

RNN LSTM GRU 讲解

因为我写的内容主要在时序、时空预测这个方向，所以主要还是把rnn，lstm，gru，convlstm，convgru以及ST-LSTM一、RNN最为原始的循环神经网络，本质就是全连接网络，只是为了考虑过去的信息
mishidemudong·2021-01-25 17:18

Tensorflow 2 循环神经网络 GRU 豆瓣IMDB影评数据集训练模型

豆瓣IMDB影评数据集的GRU形式这里边GRU是比LSTM少一个门，LSTM是有Forgetgate,Imputgate,和Cellgate,GRU只有Resetgate和Forgetgate下面这个是
刘润达·2021-01-25 09:52

前端面试之webpack篇

打包工具已经成为了一个项目必不可少的部分，如今这儿有几种可能的选择，例如webpack，gru
云中歌·2021-01-08 18:23

深度学习资料整理

神经网络工作原理卷积神经网络超详细介绍循环神经网络（RNN）原理通俗解释循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetworks)介绍长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）及其变体双向LSTM和GRU
hhhhhhhellooo·2021-01-07 23:46

再读SRGNN论文之GRU与RNN和LSTM

hi主要是没太多时间用来思考，所以很多东西都不是太清楚，只会装逼，这样不好，要从理论/代码上理解到底说的是什么事情，这是科学问题：是什么和为什么？作为搬砖工还是有必要深入了解，不然真的只能搬砖了。可在我的主页搜索相关博文，不再挨个附上。【面试明明是技术面，却总是在问科学的问题，这很扯淡】ForRecommendationinDeeplearningQQGroup102948747ForVisual
VideoRec·2021-01-03 19:59

泰坦尼克号生还者预测机器学习二分类算法+LSTM+GRU ()

源数据包链接：https://pan.baidu.com/s/1jVqX-WUkwSWZA0J3b-DnFg提取码：1111复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.model_selectionimporttrain_te
py机器学习深度学习·2020-12-24 15:49

Google综述：细数Transformer模型的17大高效变种

摘要:在NLP领域transformer已经是成功地取代了RNN（LSTM/GRU），在CV领域也出现了应用，比如目标检测和图像加注，还有RL领域。这是一篇谷歌20
iFlyAI·2020-12-23 17:28

【NLP理论到实战】11 循环神经网络实现文本情感分类

文章目录循环神经网络实现文本情感分类目标1.Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.1LSTM介绍1.2LSTM使用示例1.3GRU的使用示例1.4双向LSTM1.4LSTM和GRU的使用注意点2.
Onedean·2020-12-19 23:04

pytorch 实现gru_Pytorch_LSTM与GRU

RNN循环网络在序列问题处理中得到了广泛的应用。但使用标准版本的RNN模型时，常遇到梯度消失gradientvanishing和梯度爆炸gradientexplosion问题。RNN的缺点RNN的梯度消失和梯度爆炸不同于其它网络，全连接网络和卷积网络每一层有不同参数，而RNN的每个处理单元Cell(处理单个序列元素的操作称为处理单元Cell)共用同一组权重矩阵W。在上一篇介绍RNN网络算法时可以看
weixin_39788969·2020-12-19 13:31

pytorch 实现gru_GRU for Time Series in Pytorch–Pytorch实现时间序列分析 | 文艺数学君

本篇内容会介绍使用GRU来预测AR(5)的数据。简介这一篇文章，会完成使用RNN,更具体的说是使用GRU来实现时间序列的分析,用来做预测.最终的效果如下,后面会有每一步的具体步骤。
weixin_39866487·2020-12-19 13:27

双向lstm_【串讲总结】RNN、LSTM、GRU、ConvLSTM、ConvGRU、ST-LSTM

以下文章来源于AI蜗牛车，作者Che_Hongshu（Datawhale成员，东南大学硕士）https://zhuanlan.zhihu.com/p/148122328【串讲总结】RNN、LSTM、GRU
weixin_39591455·2020-12-17 19:16

序列模型和注意力机制

1607139610(1).jpg如上图，seq2seq主要的模块有编码网络（encodernetwork）和解码网络（decodernetwork），两个网络都是RNN模型（可以是GRU或LSTM）。
程序媛HHKing·2020-12-12 19:14

语音识别端到端模型解读：FSMN及其变体模型

用得最多的RNN模型包括LSTM、GRU
华为云开发者社区·2020-12-03 14:36
上一页 19 20 21 22 23 24 25 26 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他