gru 第27页

自然语言处理面试基础

专栏亮点内容新：本课程涵盖RNN，LSTM，GRU，word2vec，CNN这些基础，还包括多层，双向等拓展，有Seq2seq和Attention，再到最近流行的Transformer，ELMo，BERT

蔚1·2020-08-10 02:54

序列模型简介：RNN, 双向RNN, LSTM, GRU，有图有真相

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：RohithGandhi编译：ronghuaiyang导读既然我们已经有了前馈网络和CNN，为什么还需要序列模型呢？介绍：我们为什么需要序列模型？既然我们已经有了前馈网络和CNN，为什么还需要序列模型呢？这些模型的问题在于，当给的数据是序列数据时，它们的性能很差。序列数据的一个例子是一个音频，其中包含一系列口语单词，另一个例子是英语中

ronghuaiyang·2020-08-10 01:39

【DL】循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元网络GRU

前馈神经网络可以看作一个复杂的函数，每次输入都是独立的，即网络的输出只依赖于当前的输入。但是在很多现实任务中，网络的输出不仅和当前时刻的输入相关，也和其过去一段时间的输出相关。比如一个有限状态自动机，其下一个时刻的状态（输出）不仅仅和当前输入相关，也和当前状态（上一个时刻的输出）相关。此外，前馈网络难以处理时序数据，比如视频、语音、文本等。时序数据的长度一般是不固定的，而前馈神经网络要求输入和

一只干巴巴的海绵·2020-08-09 18:40

pytorch学习笔记（三十一）：门控循环单元（GRU）

文章目录前言1.门控循环单元1.1重置门和更新门1.2候选隐藏状态1.3隐藏状态2.读取数据集3.从零开始实现3.1初始化模型参数3.2定义模型3.3训练模型并创作歌词4.简洁实现小结前言当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门

逐梦er·2020-08-09 11:00

2017CS231n李飞飞深度视觉识别笔记（十）——循环神经网络

第十讲循环神经网络课时1RNN,LSTM,GRU上一章中讨论了CNN的架构有关内容，这一节中将讨论有关RNN的内容。

献世online·2020-08-08 19:19

深度学习之----循环神经网络(RNN) 基础

2.RNN的价值3.RNN的基本结构4.RNN的高级形式4.1双向RNN(BidirectionalRNN)4.2LSTM(LongShort-termMemory)4.3GRU(GatedRecurrentUnit

小鱼儿的博客·2020-08-08 02:04

循环神经网络总结整理(RNN、LSTM、GRU)

在经过了一个周期迭代之后，猛地发现不记录一些东西是真的不行的，只有将知识娓娓道来，把自己当作一个教师的身份整理这些思路，才算真正的掌握了。故，将这一章的知识点整理记录下来，以供自己学习理解，查阅运用。综述：在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，即网络的输出只依赖于当前的输入。但是在很多现实的任务中，网络的输出不仅和当前的输入有关还和之前的输入（当前的状态)，甚至是以后的输入有关，另外前馈神经网络难

说好今夜不点烟·2020-08-07 11:51

Centos7中重现eth0

所以在安装完7系列的系统之后，最好将enp1s0修改成eth0，具体做法如下：1.修改Grub配置文件使用vim/etc/sysconfig/gru

Jayson1024·2020-08-07 09:49

《动手学深度学习》pytorch版笔记2

梯度消失，梯度爆炸1.初始化过程2.标签偏移的概念3.数据处理过程循环神经网络进阶GRU，LSTM中的门结构实现起来还挺复杂的，有空再自己实现一遍吧。另外深度循环神经网络貌似叫多层循环神经网络，印象中

qq_23305951·2020-08-06 11:02

Pytorch实现标准RNN、LSTM和GRU

标准RNN先给出标准RNN的示意图，如下图所示：从图中可以看到在标准RNN的内部网络中，计算公式为：ht=tanh(wih∗xt+bih+whh∗ht−1+bhh)h_t=tanh(w_{ih}*x_t+b_{ih}+w_{hh}*h_{t-1}+b_{hh})ht=tanh(wih∗xt+bih+whh∗ht−1+bhh)在Pytorch中的调用也非常简单，只需nn.RNN()nn.RNN()n

沐念丶·2020-08-05 10:29

ubuntu下grub启动硬盘iso安装ubuntu

./.disk/tmp/install2)查看硬盘UUIDls/dev/disk/by-uuid-l3)编辑ubuntugrubvim/boot/grub/gru

velanjun·2020-08-04 19:42

[深度学习] Pytorch中RNN/LSTM 模型小结

目录一Liner二RNN三LSTM四LSTM代码例子概念介绍可以参考：[深度学习]理解RNN,GRU,LSTM网络Pytorch中所有模型分为构造参数和输入和输出构造参数两种类型。

曾先森~~·2020-08-04 10:07

LSTM变种-GRU网络结构

简介GRU是LSTM的一种变体，其将忘记门和输入门合成了一个单一的更新门。同样还混合了细胞状态和隐藏状态，加诸其他一些改动。最终的模型比标准的LSTM模型要简单，是非常流行的变体。

一夜了·2020-08-04 09:58

论文笔记《Chinese Lexical Analysis with Deep Bi-GRU-CRF Network》

ChineseLexicalAnalysiswithDeepBi-GRU-CRFNetwork百度自然语言处理部的一篇论文，提出了一个结合分词，词性标注和命名实体识别的工具。

trayfour·2020-08-04 03:32

UserWarning: RNN module weights are not part of single contiguous chunk of memory.

最近几天的代码用到了gru，但是当代码使用DataParallel时，就会报下边图片的问题。使用单GPU训练时就不存在下述警告。

sunny0722·2020-08-04 01:57

《Hierarchical Attention Network for Document Classification》—— 用于文本分类的层次注意力网络

HierarchicalAttentionNetworkforDocumentClassification》——用于文本分类的层次注意力网络1、文本分类1.1文本挖掘1.2数据类型1.3文本分类2、层次注意力网络2.1基于GRU

努力努力努力努力·2020-08-03 22:54

机器学习项目（六）医疗知识图谱构建（三）

BiLstm&CRFRNN三个门结构->LSTM：门结构合并->GRU传递顺序改变->BiLSTM激活函数改变->libLSTM为什么要使用CRFCRF层可以为最后预测的标签添加一些约束来保证预测的标签是合法的

TongYixuan_LUT·2020-08-03 21:18

CS224N（Natural Language Processing with Deep Learning）总结：模型、任务、作业、作业中涉及到的特殊代码

模型：word2vec（skip-gram、CBOW）、GloVe、DNN/BP/Tipsfortraining、RNN/GRU/LSTM、Attention、CNN、TreeRNN应用：NeuralMachineTranslation

mmc2015·2020-08-03 20:52

基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结

基于pytorch的CNN、LSTM神经网络模型调参小结（Demo）这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM

bruce__ray·2020-08-03 15:35

自然语言处理 - 要代替 RNN、LSTM 的 Transformer

自然语言处理-要代替RNN、LSTM的TransformerTransformer结构计算过程Seq2Seq模型，通常来讲里面是由RNN、GRU、LSTM的cell来组建的，但最近Google推出了一个新的架构

GoWeiXH·2020-08-03 11:11

轻量级OCR模型发布，大小仅4MB

CRNN笔者使用的网络为笔者框架内置的CNNX+GRU+CTC组合，其实效果都大同小异。网上使用VGG的众多，其实对于中文

kerlomz·2020-08-03 10:30

ubuntu 启动长时间黑屏解决

以下是解决方案：1.安装v86d和hwinfo，然后查看显卡支持的分辨率sudoapt-getinstallv86dhwinfosudohwinfo--framebuffer编辑/etc/default/gru

HuntingGo·2020-08-03 05:41

深度学习笔记（十）---RNN时间序列详解

目录1.摘要（Abstract）：2.网络结构(Method)2.1RNN2.2RNN的变体2.2.1双向RNN2.2.2深层双向RNN2.3LSTM2.3.1LSTM内部结构详解2.4GRU3.实验分析以及代码实现

Jayden yang·2020-08-03 03:11

TCN论文及代码解读总结

前言：传统的时序处理，普遍采用RNN做为基础网络模型，如其变体LSTM、GRU、BPTT等。

我是chios·2020-08-02 13:47

SRU模型在文本分类中的应用

SRU模型、GRU模型与LSTM模型设计上十分的相似，LSTM包含三个门函数（inputgate、forgetgate和outputgate)，而GRU模型是LSTM模型的简化版，仅仅包含两个门函数（resetgate

lirainbow0·2020-08-01 03:52

grunt入门

当你在Gru

sysuzjz·2020-08-01 00:47

ubuntu18.04 教你wine启动挂载win10 盘下的Foxmail

Ubuntu18.04LTSRelease:18.04Codename:bioniccmd@TR:~$wine--versionwine-3.0(Ubuntu3.0-1ubuntu1)我是win10+ubuntu18.04双系统利用的是Gru

AIHorse·2020-07-31 19:25

python 时间序列预测——LSTM, GRU

数据集太阳黑子数据集，MonthlySunspots下载importnumpyasnpimportpandasaspdurl="http://www.sidc.be/silso/INFO/snmtotcsv.php"data=pd.read_csv(url,sep=";")loc="MonthlySunspots.csv"data.to_csv(loc,index=False)data_csv=p

颹蕭蕭·2020-07-31 18:47

Majing—基于RNN的谣言检测

IJCAI2016）,JingMa主要内容提出基于RNN的方法，将社会上下文信息建模为可变长度的时间序列，用于学习微博事件的连续表示，即捕获相关帖子的上下文特征随时间的变化；通过增加复杂的递归单元（LSTM和GRU

heartxq·2020-07-30 20:44

shmily_hello·2020-07-30 16:10

基于RNN的音频降噪算法 (附完整C代码)

采用的是GRU/LSTM模型。阅读下训练代码，可惜的是作者没有提供数据训练集。不过基本可以断定他采用的数据集里，肯定有urbansound8k。

weixin_34381666·2020-07-30 03:18

Jix的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day13 20181020

：目标-从他人身上找出发音问题，提高听力敏感性L3（表达专练）：目标-努力只听一遍，复述时尽量让别人听不出来L4（总结复盘）音标练习:/g//ðə//ˈgriːnwʊd//bɔɪz//ɑːr//ə//gruːp

jixshadow·2020-07-30 02:45

Independently Recurrent Neural Network (IndRNN): Building A Longer and Deeper RNN

IndRNN作者电子科大学生，2018-3-13挂于arxivMotivationplain的RNN存在梯度消失与爆炸问题，而LSTM/GRU虽然一定程度解决了问题，但是由于采用tanh或者sigmoid

longturn·2020-07-29 17:08

NLP课程：Word2vec到FastText

主要用到的模型有：分类任务：文本分类/情感计算(常用模型CNN、朴素贝叶斯（伯努利贝叶斯、多项式贝叶斯、高斯分布贝叶斯参考）、svm).序列标注：分词/POSTag/NER/语义标注；(常用模型：RNN、LSTM、GRU

张楚岚·2020-07-29 12:05

超生动图解LSTM和GPU：拯救循环神经网络的记忆障碍就靠它们了！

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，

量子位·2020-07-29 01:48

【深度学习系列（六）】：RNN系列（2）：RNN的基础单元之LSTM、GRU以及SRU

目录一、LSTM网络1.1、遗忘门1.2、输入门1.3、输出门二、GRU网络2.1、重置门2.2、更新门三、SRU网络3.1、SRU网络结构3.2、SRU并行优化四、总结人对一个问题的思考不会完全从头开始

wxplol·2020-07-29 00:33

使用RNN和CNN混合的’鸡尾酒疗法’，提升网络对文本的识别正确率

前几节我们详细研究了GRU和LSTM网络层，这两者特点是能够抓取输入数据在时间上的逻辑联系，因此这两种网络特别容易从文本中抓取规律，因为文本是有一个个单词依据前后次序连接起来的整体，单词与单词之间的连接可以看做是时间上前后相连的组合

望月从良·2020-07-28 19:15

长短时记忆网络LSTM

但不幸的一面是，LSTM的结构很复杂，因此，我们再介绍一种LSTM的变体：GRU(G

送你上西天·2020-07-28 15:20

RNN、LSTM、GRU学习笔记

为什么需要RNN？我们的神经网络是一个可解释性很差的黑盒子，给定足够的数据，它就能最大程度拟合出这个网络中的各个参数，这样当你给定一个它没有遇见过从输入时，它能大概率的输出一个很接近实际输出的结果。但是在RNN之前，我们的神经网络只能单独地处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的，但如果是要处理前后输入有关系的序列信息，就需要一个更加专能的网络来担此重任了。于是RNN（循环神经网络

知了爱啃代码·2020-07-28 10:21

【Paper】GRU_LSTM introduce

链接：https://liudongdong1.github.io/2020/07/15/shi-jue-ai/model/gru-lstm/0.RNNht=f(xt,ht−1)ht:=tanh(Wxhxt

流水荷花·2020-07-28 02:55

PyTorch实现用于文本生成的循环神经网络

当一个机器学习模型工作在诸如循环神经网络、LSTM-RNN、GRU等序列模型上时，它们可以生成输入文本的下一个序列。

人工智能遇见磐创·2020-07-27 17:42

PyTorch实现用于文本生成的循环神经网络

当一个机器学习模型工作在诸如循环神经网络、LSTM-RNN、GRU等序列模型上时，它们可以生成输入文本的下一个序列。

人工智能遇见磐创·2020-07-26 12:00

linux基础——开机启动顺序

被复制到物理内存的内容叫BootLoader，即gru

祈酱·2020-07-23 15:21

第000讲-第006讲从1000个代码案例中学习人工智能和大数据实战

王家林大神人工智能大数据新课：FromZerotoHero–从1000个代码案例中学习人工智能和大数据举例来说，我们在课程中有个人工智能项目，该项目使用循环神经网络的深度学习技术例如GRU,LSTM,RNN

段智华·2020-07-15 22:42

深度学习的一些经验和体会

这几年最震撼我的成果有Rectifier,Dropout,ResNet,GRU它们分布从深度、规则化、图像和内存几个方面优化了神经网络。

zsdh123·2020-07-15 13:06

RNN,LSTM,GRU自己笔记

RNN的前向传播：这里是一张清理后的神经网络示意图，和我之前提及的一样，一般开始先输入，它是一个零向量。接着就是前向传播过程，先计算激活值，然后再计算。我将用这样的符号约定来表示这些矩阵下标，举个例子，第二个下标意味着要乘以某个类型的量，然后第一个下标表示它是用来计算某个类型的变量。同样的，可以看出这里的乘上了某个类型的量，用来计算出某个类型的量。循环神经网络用的激活函数经常是tanh，不过有时候

zlsjsj·2020-07-15 12:59

RNN, LSTM, GRU 公式总结

VanillaRNN参考RNNwiki的描述，根据隐层ht接受的是上时刻的隐层（hiddenlayer）ht−1还是上时刻的输出（outputlayer）yt−1，分成了两种RNN，定义如下：Elmannetwork接受上时刻的隐层ht−1Jordannetwork接受上时刻的输出yt−1但是看了很多的教程，感觉应用最多的还是Elmannetwork的做法。比如WILDML:RECURRENTNE

张小彬的代码人生·2020-07-15 12:13

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nczkevin·2020-07-15 12:39

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