gru 第28页

【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

前端计划第四天--grunt

Gru

nczkevin·2020-07-15 12:39

GIF动画解析RNN，LSTM，GRU

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>摘要：本文主要研究了维尼拉循环神经（RNN）、长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）这三个网络，介绍的比较简短，适用于已经了解过这几个网络的读者阅读

weixin_34262482·2020-07-15 05:10

RNN LSTM与GRU深度学习模型学习笔记

RNN(RecurrentNeuralNetwork),LSTM(LongShort-TermMemory)与GRU(GatedRecurrentUnit)都是自然语言处理领域常见的深度学习模型。

softee·2020-07-15 00:33

Deeping Learning学习与感悟——《深度学习工程师》_5

供小伙伴们一起学习交流，ヽ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ~五、05.序列模型1.序列模型：2.RNN模型：3.RNN前向传播4.RNN反向传播：5.不同类型的循环神经网络：6.语言模型：7.循环神经网络的梯度消失：8.GRU

Mr. 鹏·2020-07-14 20:56

神经网络模型优化的常用方案（模型参数方面）

1、增加（减少）隐藏层的复杂度，如增加隐藏层数，调整隐藏层的神经元个数，或者在隐藏层使用更加复杂的网络结构，如CNN、RNN、LSTM、GRU或者增加Attention层等等；2、添加Dropout层，

qianyi_wei·2020-07-14 16:53

RNN-LSTM-GRU

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）假设Xt∈Rn×dXt∈Rn×d是序列中时间步t的小批量输入Ht∈Rn×hHt∈Rn×h该时间步的隐藏层变量。跟多层感知机不同在于这里我们保存上一时间步的隐藏变量Ht−1Ht−1并引入一个新的权重参数Whh∈Rh×hWhh∈Rh×h，它用来描述在当前时间步如何使用上一时间步的隐藏变量。具体来说，当前隐藏变量的计算由当前输入和上一时

Shingle_·2020-07-14 06:26

为了国宝的繁衍，连卷积+双向GRU+注意力模型都用上了？！

拯救大熊猫是我们的当务之急，然而人家自己却没有对这种急迫感感同身受。雌性大熊猫每年只在春季有一次发情期，而且持续时间很短，可怀孕的状态仅能维持24到72个小时。雄性大熊猫如果此时不采取行动，就又要等上一年。《科学美国人》（ScientificAmerican）一篇发表于2012年的文章写道，“应该没有哪种哺乳动物像雌性大熊猫一样，对交配这么没有兴致。作为我大天朝的吉祥物，人类怎么能允许如此萌物断子

会议之眼·2020-07-14 04:01

动画版RNN、LSTM和GRU计算过程

公众号关注“视学算法”设为“星标”，第一时间知晓最新干货~编辑|Python遇见机器学习地址|https://zhuanlan.zhihu.com/p/115823190本文仅做学术分享，如若侵权，请联系后台删文处理RNN常用来处理序列式问题，本篇采用动图的方式展示RNN的计算过程。最常见的3中RNN网络结构分别为:vanillaRNNlongshort-termmemory(LSTM)gated

视学算法·2020-07-14 03:19

PyTorch语音识别框架，将语音转成文本格式

特征基于文件的语料库定义配置，模型体系结构和可重复性的培训配置DeepSpeech模型具有高度可配置性各种RNN类型（RNN，LSTM，GRU）和大小（层/隐藏单元）各种激活功能（ClippedReLU

喜欢打酱油的老鸟·2020-07-13 20:11

GRU神经网络

GRU是什么GRU即GatedRecurrentUnit。前面说到为了克服RNN无法很好处理远距离依赖而提出了LSTM，而GRU则是LSTM的一个变体，当然LSTM还有有很多其他的变体。

超人汪小建(seaboat)·2020-07-13 16:42

SRNN——RNN的新革命

上交大提出SRNN，能做并行计算》已经对SRNN做了足够的介绍，简单说就是以下4步：把整个序列分成n个子序列并行的在每一个子序列上运行RNN（LSTM，GRU或者任何其他RNN单元都可以）把每个子序列的输出作为新的序列

一蓑烟雨任平生·2020-07-13 15:10

SRNN-切片循环神经网络

两个最常用的循环单元是长短时记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU），二者均能在隐状态存储之前的记忆，并使用门机制来决定有多少之前的记忆需要和当前输出结合。然而由于循环结构，RNN不能并行计算。

落地生根1314·2020-07-13 09:47

计算两个句子（文档）的相似度

吴俣的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/33952003/answer/135089460常用的几种方法：Siamese-CNNSiamese-LSTM(BiLSTM,GRU

Preke·2020-07-13 03:28

Markdown简单教程

Markdown语法受到一些既有text-to-HTML格式的影响，包括Setext、atx、Textile、reStructuredText、Gru

Lyria_Tailver·2020-07-12 21:16

pytorch 中的pack_padded_sequence操作详解

=nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded,input_lengths)#ForwardpassthroughGRUoutputs,hidden=self.gru

yoko ya·2020-07-12 13:00

Attention机制、HAN

一、Attention机制1.为什么要用Attention在encoder-decoder架构中，当输入序列比较长时，模型的性能会变差，因为即便是LSTM或GRU也是对文本的信息进行了压缩，尤其是对于机器翻译

雪糕cool·2020-07-12 11:51

3.8 注意力模型-深度学习第五课《序列模型》-Stanford吴恩达教授

跟上个视频一样，我们先假定有一个输入句子，并使用双向的RNN，或者双向的GRU或者双向的LSTM，去计算每个词的特征。实际上GRU和LSTM经常应用于这个，可能LSTM更经常一点。对于前向传

Jichao Zhao·2020-07-12 10:38

【转载】Attention Mechanism in Deep Learning

Attention是一种用于提升基于RNN（LSTM或GRU）的Encoder+Decoder模型的效果的的机制（Mechanism），一般称为AttentionMechanism。

weixin_30916125·2020-07-12 07:36

TensorFlow之RNN：堆叠RNN、LSTM、GRU及双向LSTM

RNN（RecurrentNeuralNetworks，循环神经网络）是一种具有短期记忆能力的神经网络模型，可以处理任意长度的序列，在自然语言处理中的应用非常广泛，比如机器翻译、文本生成、问答系统、文本分类等。但由于梯度爆炸或梯度消失，RNN存在长期依赖问题，难以建立长距离的依赖关系，于是引入了门控机制来控制信息的累积速度，包括有选择地加入新信息，并有选择地遗忘之前积累的信息。比较经典的基于门控的

weixin_30337157·2020-07-12 05:50

斯坦福cs224n教程--- 学习笔记2-11

部分安排在周日·4部分作业是本周任何时候空余时间·周日晚上提交作业运行截图·周三、周六休息_（以下的部分链接在手机端无法正常显示，请复制链接到电脑浏览器打开）二、分节学习内容第1部分学习任务：（1）高级LSTM及GRU

葡萄数·2020-07-12 03:11

LSTM 和GRU的区别

先给出一些结论：GRU和LSTM的性能在很多任务上不分伯仲。GRU参数更少因此更容易收敛，但是数据集很大的情况下，LSTM表达性能更好。

adrianna_xy·2020-07-12 02:43

Python深度学习——理解RNN

文章目录序列数据使用什么样的神经网络用Numpy代码理解RNN前向传递Keras中的循环层将SimpleRNN应用于IMDB电影评论分类问题更高级的循环层：LSTM层和GRU层1.LSTM层2.Keras

SuperWiwi·2020-07-11 18:55

自动驾驶中的行人及车辆行为意图建模、预测及规划总结

简单的归纳分析：和驾驶行为一样，不确定性和多模态是行人行为建模的挑战；大多方法采用递归神经网络，如RNN/LSTM/GRU模型；有采用对抗理论G

David-Chow·2020-07-11 15:34

seq2seq + attention

2、seq2seq+attention注意的几个问题：①如果编码器的RNNCell是LSTM，那么它输出的高阶向量C（递归状态）的维度=2*hidden_size，而GRU的C向量的维度=hidden_size

自学AI的鲨鱼儿·2020-07-11 15:13

han模型理解

第二个就是使用注意力机制（在加权时，可以根据内容赋予动态权重）；二、han模型如下：首先是one-hot的嵌入式表示，即embedding然后再经过word-level编码层，这个有很多选择，论文中选择了双向GRU

Takoony·2020-07-11 13:04

[NLP学习笔记-Task8] RNN + Text-RNN + RCNN

训练RNNsRNN扩展双向RNN长短期记忆（LSTM）门控循环单元（GRU）Text-RNNRCNN任务总览参考链接什么是RNNs RNN背后的想法是利用顺序信息。

Aiclin·2020-07-11 13:10

NLP实践九：HAN原理与文本分类实践

文章目录HAN原理代码实践HAN原理参考多层注意力模型用于文本分类的注意力模型整个网络结构包括五个部分：1）词序列编码器2）基于词级的注意力层3）句子编码器4）基于句子级的注意力层5）分类整个网络结构由双向GRU

chen_yiwei·2020-07-11 03:21

【2019斯坦福CS224N笔记】（9）Deep Learning for NLP Best Practices

本人在看CS224nLecture9课程后，本节课程主要讲的是Finalproject和回顾了GRU和LSTM网络。

kaijie234·2020-07-11 01:40

CentOS5.5

FAT32格式支持的单个文件最大是不超过4G，这就导致64位版的镜像包根本就拷贝不进U盘，所以想安装64位系统的话，还是乖乖用光盘吧2、容易出问题的步骤，分别是第三步骤下的第7步选择IOS分区、和第10步设置GRU

Zting64·2020-07-11 00:49

Attention机制细节及代码讲解

Attention机制attention机制是用于提升基于LSTM(GRU,RNN)的encoder、decoder模型的方法，被广泛应用于nlp的生成模型中。

weixin_42813521·2020-07-10 19:46

2019年CS224N课程笔记-Lecture 6: Language Models, RNN, GRU and LSTM

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411正文感觉本节课就讲了两个内容，语言模型和RNN模型。本章我也会发力多多补充，上节课实在太难受了，感觉听不懂，大部分都是各种查资料各种参考555，终于来了个有基础的了5555LanguageModeling/语言模型语言建模的任务是预测下一个单词是什么，其实语言模型就是用来判断生产下一个词的概率的一个模型。如下图

任菜菜学编程·2020-07-10 16:17

rnn.cuda()->RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

RTX2080cuda10.0python3.6.8torch1.1ToReproduce：importtorchrnn=torch.nn.LSTM(10,10)#sameerrorwithe.g.torch.nn.GRU

JH_Zhai·2020-07-10 16:28

centos6.9配置修改/etc/rc.d/rc.local文件之后，重启后无法进入系统的解决问题。

说明：GNUGRUB和GRU

世宇同学·2020-07-10 09:54

ubuntu12.04和win7双系统修改启动顺序，学习grub.cfg文件

setdefault=0#表示默认从第0个系统启动win7应该修改为第5个启动(顺序数是第六个)setdefault=52.grub.cfg可以学习到ubuntu开机启动的顺序sudoupdate-grub进行更新gru

sinonion·2020-07-09 21:10

LSTM 返回状态

defgru_model(units1=[9,196,196*2,196*4,196]):inputs=Input(shape=(units1[0],units1[1]))lstm=GRU(units=

杨连坤·2020-07-07 20:00

LSTM和GRU 及反向传播公式推导

参考引用链接：https://mp.weixin.qq.com/s/aV9Rj-CnJZRXRm0rDOK6gg?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi=726487944268894208https://blog.csdn.net/wjc1182511338/article/details/79285503因为RNN的问题：遗漏信息，只具有短时记忆原因：反向

wangxcathy·2020-07-07 19:35

grub Troubleshooting(系统排错)

二、引导程序错误(RHEL5考试中已经不再考lilo,主要是grub排错)gru

nini1109·2020-07-07 18:25

Python深度学习读书笔记（七）（温度预测问题Dense,GRU,dropout）

GRU层工作原理和LSTM相同，做了简化，运行计算代价更低。

EmDan·2020-07-07 07:22

卖萌的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day13 20181020

练习材料：Lesson13TheGreenwoodBoysTheGreenwoodBoysareagroupofpopsingers.ðəˈgriːnwʊdbɔɪzɑːrəgruːpɒvpɒpˈsɪŋəz.Atpresent

在卖萌哦·2020-07-07 01:05

Centos7 安全之设置GRUB菜单密码

grub.cfg文件与头部文件[root@localhost~]#cp/boot/grub2/grub.cfg/boot/grub2/grub.cfg.bak[root@localhost~]#cp/etc/gru

琴酒3·2020-07-06 18:51

解决TensorFlow调用Keras库函数存在的问题

现想将keras版本的GRU代码移植到TensorFlow中，看到TensorFlow中有Keras库，大喜，故将神经网络定义部分使用Keras的FunctionAPI方式进行定义，训练部分则使用TensorFlow

·2020-07-06 17:05

2018-02-10

记录一下对RNN,LSTM,GRU基本原理（正向过程以及简单的反向过程）的个人理解-------------------#RNNRecurrentNeuralNetworks，循环神经网络（注意区别于recursiveneuralnetwork

lily_knight·2020-07-06 13:24

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