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深入理解循环神经网络（RNN）及其变体

目录前言1RNN实现顺序记忆1.1RNN的序列处理能力1.2梯度问题：RNN的局限性1.3应对梯度问题的策略2RNN变体：解决梯度问题2.1GRU（门控循环单元）2.2LSTM（长短期记忆网络）2.3变体优势

cooldream2009·2024-01-12 18:23

深度学习常考简答题--[HBU]期末复习

9.解释步长、零填充、感受野10.LSTM与GRU的区

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:22

NLP-Beginner任务五学习笔记：基于神经网络的语言模型

**用LSTM、GRU来训练字符级的语言模型，计算困惑度**数据集：https://github.com/FudanNLP/nlp-beginner/blob/master/poetryFromTang.txt

Q小Q琪·2024-01-11 18:16

(Matlab)基于CNN-GRU的多维时序回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、全部代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(GRU

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:22

(Matlab)基于CNN-GRU的多输入分类(卷积神经网络-门控循环单元网络)

程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(GRU

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:51

(Matlab)基于CNN-GRU的多维回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(GRU

神经网络与数学建模·2024-01-10 15:08

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测

EI级|Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测目录EI级|Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-01-10 04:05

2023.12.24周报

目录摘要ABSTRACT一、论文阅读1、题目2、摘要3、创新点4、模型整体架构5、文章解读1、Introduction2、相关工作3、实验4、结论二、深度学习一、GRU前向传播二、GRU反向传播三、GRU

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:34

机器学习周报第27周

目录摘要Abstract一、文献阅读摘要本周阅读了一篇混沌时间序列预测的论文，论文模型主要使用的是时间卷积网络（TemporalConvolutionalNetwork，TCN）、LSTM以及GRU。

Ramos_zl·2024-01-08 06:32

机器学习周报第九周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）

Ramos_zl·2024-01-08 06:02

第三十八周周报：文献阅读 +BILSTM+GRU+Seq2seq

XGBoost和LSTM耦合模型XGBoost算法编辑LSTM（长短期记忆网络）耦合模型研究实验数据集评估指标研究目的洪水深度预测实验结果LSTM变体BidirectionalLSTM（双向LSTM）GRU

m0_66015895·2024-01-08 06:01

工智能基础知识总结-- 什么是Seq2Seq

什么是Seq2SeqSeq2Seq模型，全称Sequencetosequence，由Encoder和Decoder两个部分组成，每部分都是一个RNNCell（RNN、LSTM、GRU等）结构。

北航程序员小C·2024-01-07 20:20

新手深入PyTorch中RNN、LSTM和GRU使用和理解

nn.RNNRNN类描述RNN类的功能和作用RNN类的参数输入和输出注意事项示例代码nn.LSTMLSTM类描述LSTM类的功能和作用LSTM类的参数输入和输出注意事项示例代码nn.GRUGRU类描述GRU

E寻数据·2024-01-05 12:21

自然语言处理

LSTM和GRU区别

搬砖成就梦想·2024-01-05 12:08

引导和服务

3.grubgrub（高级语言）：根据grub配置文件（gru

sea_bunch·2024-01-05 09:30

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现KOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现KOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-05 04:13

(PyTorch)TCN和RNN/LSTM/GRU结合实现时间序列预测

目录I.前言II.TCNIII.TCN-RNN/LSTM/GRU3.1TCN-RNN3.2TCN-LSTM3.3TCN-GRUIV.实验结果I.前言前面已经写了一系列有关LSTM时间序列预测的文章：深入理解

Cyril_KI·2024-01-04 07:27

互联网加竞赛基于GRU的电影评论情感分析 - python 深度学习情感分类

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1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-01-03 17:52

GRU算法

GRU是一种LSTM的改进算法，参数更少，更容易训练。它将忘记门和输入门合并成为一个单一的更新门，同时合并了数据单元状态和隐藏状态，使得模型结构比之于LSTM更为简单。

惊雲浅谈天·2024-01-02 06:16

Attention机制

前置知识：RNN，LSTM/GRU提出背景Attention模型是基于Encoder-Decoder框架提出的。Encoder-Decoder框架，也就是编码-解码框架，主要被用来处理序列-序列问题。

惊雲浅谈天·2024-01-02 06:44

门控循环单元(GRU)-多输入分类预测

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，使用门控循环单元(GRU)，进行数据分类预测输入训练的数据包含

神经网络与数学建模·2024-01-01 20:27

门控循环单元(GRU)-多输入回归预测

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、全部代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，使用门控循环单元(GRU)，进行数据回归预测输入训练的数据包含

神经网络与数学建模·2024-01-01 20:27

门控循环单元(GRU)-多输入时序预测

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码：四、完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，使用门控循环单元(GRU)，进行数据回归预测输入训练的数据包含

神经网络与数学建模·2024-01-01 20:25

多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention麻雀算法优化卷积网络结合门控循环单元网络融合空间注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention麻雀算法优化卷积网络结合门控循环单元网络融合空间注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention

机器学习之心·2024-01-01 06:51

深度学习 | DRNN、BRNN、LSTM、GRU

1、深度循环神经网络1.1、基本思想能捕捉数据中更复杂模式并更好地处理长期依赖关系。深度分层模型比浅层模型更有效率。DeepRNN比传统RNN表征能力更强。那么该如何引入深层结构呢？传统的RNN在每个时间步的迭代都可以分为三个部分：1.2、三种深层方式在传统RNN中，这三处都没有中间层，变换函数都是线性变换紧跟着一个非线性函数，也就是所谓的浅层变换。所以就有三种思路，来看看各个思路的变体：DT-R

西皮呦·2023-12-31 15:21

时间注意力——给时间步赋予权重（有的时间不重要，权重很低，有的时间步重要，权重很高）

描述时间注意力机制的一种常见方法是使用基于注意力机制的循环神经网络（RNN）或者变种（比如长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU等）。在这些模型中，时间注意

盐巴饭团193·2023-12-31 12:18

【MATLAB】BiGRU神经网络时序预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义BiGRU神经网络时序预测算法是一种基于双向门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测方法。

Lwcah·2023-12-31 05:26

基于CNN和双向gru的心跳分类系统

CNNandBidirectionalGRU-BasedHeartbeatSoundClassificationArchitectureforElderlyPeople是发布在2023MDPIMathematics上的论文，提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN+BiGRU)注意力的心跳声分类，论文不仅显示了模型还构建了完整的系统。以前的研究论文总结了以前的研究数据集和预处理应用层显示了

deephub·2023-12-30 05:56

LSTM和GRU网络的高级运用实例

接着我们看看LSTM网络更复杂的运用，那就是用来预测气温。在这个例子中，我们可以使用很多高级数据处理功能，例如我们可以看到如何使用"recurrentdropout"来预防过度拟合，第二我们会把多个LTSM网络层堆积起来，增强怎个网络的解析能力，第三我们还会使用到双向反复性网络，它会把同一种信息以不同的形式在网络内传递，从而增加网络对信息的理解。我们首先要做的重要一步，那就是获取数据，打开迅雷，输

望月从良·2023-12-30 00:15

多维时序 | MATLAB实现SSA-GRU麻雀算法优化门控循环单元多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-GRU麻雀算法优化门控循环单元多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-GRU麻雀算法优化门控循环单元多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-12-28 11:04

时序预测 | Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

时序预测|Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测目录时序预测|Matlab实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-12-28 11:04

自己动手做 chatgpt:seq2seq翻译模型中GRU模块的原理和数据预处理

chatgpt是典型的NLP类型应用。也就是它主要于语言的处理和输出。因此它的模型设计必然借鉴了深度学习早期在语言翻译方面的算法设计。因此理解chatgpt我们就需要理解深度学习算法是如何处理自然语言翻译这个问题，就像学习微积分时，我们需要提前掌握加法和乘法。语言翻译本质上是将一个输入序列变成另一个输入序列。例如我们在谷歌翻译或百度翻译中输入一个序列序列：howareyou，翻译成中文时输出另一个

tyler_download·2023-12-26 05:30

深度之眼Paper带读笔记GNN.09.GGNN

文章目录前言论文结构学习目标泛读研究背景研究意义摘要章节精读细节一：GRU模型回顾细节二：GGNN模型PropagationModeloutputmodel模型框架GGNN模型特点细节三：GGS-NNs

oldmao_2000·2023-12-25 08:12

TF2 Keras (9) : Recurrent Neural Networks (RNN)

Keras支持RNN的理念：好用：内建keras.layers.RNN,keras.layers.LSTM,keras.layers.GRU层，帮助你快速搭建RNN易于定制：可以迅速定制一个RNNCell

数科每日·2023-12-24 20:29

交通流预测 | Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM）

目录预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍交通流预测|Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM）程序设计完整程序和数据获取方式：私信博主回复

机器学习之心·2023-12-24 15:10

LSTM和GRU vs 普通的循环神经网络RNN

1、考虑下列三种情况下，对比一下普通RNN的表现和LSTM和GRU表现：（1）早期观测值对预测未来观测者具有非常重要的意义。

科学禅道·2023-12-23 22:05

LSTM和GRU的区别

LSTM（LongShort-TermMemory）和GRU（GatedRecurrentUnit）都是循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸的问题，使网络能够更好地处理长期依赖关系

科学禅道·2023-12-23 22:01

循环神经⽹络中的梯度算法GRU

1.什么是GRU在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中，我们发现，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。

人工智能MOS·2023-12-23 08:08

竞赛保研基于GRU的电影评论情感分析 - python 深度学习情感分类

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1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖

iuerfee·2023-12-23 04:05

SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2023-12-21 22:24

为什么GRU和LSTM能够缓解梯度消失或梯度爆炸问题？

3、利用梯度截断来缓解梯度爆炸问题4、门控循环单元（GRU）与普通的循环神经网络之间的关键区别是：GRU支持隐状态门控。模型有专门的机制来确定应该何时来更新隐状态，以及何时重置隐状态。这些

科学禅道·2023-12-21 02:48

Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类

目录前言1经验模态分解EMD的Python示例2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签2.3故障数据的EMD分解可视化2.4故障数据的EMD分解预处理3基于EMD-CNN-GRU并行模型的轴承故障诊断分类

建模先锋·2023-12-20 09:23

python基于深度学习的唇语识别系统的设计与实现

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、研究背景与意义二、项目技术理论2.1残差网络ResNet2.2门控循环单元GRU2.3目标检测Yolo算法2.4轻量级web框架Flask三、项目分析与技术路线

2301_79810943·2023-12-20 05:06

基于深度学习的唇语识别系统的设计与实现