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gru

KAU的云实验台来自开放原子开发者工作坊

openatomworkshop.csdn.net · 2024-02-05 23:35:57

循环神经网络系列-GRU原理、优化、改进及代码实现(时序预测/分类/回归拟合，Matlab)

同样，GRU也存在一定可进行优化选择的超参数，若采取经验法或试错法，则有不能获取最优取值组合、时间成本高等问题。优化算法通过对超参数组合的随机生成与更新，能够更快速地获取优解，不失为一种应用方法。前面的文章中KAU已经介绍过很多种优化算法及其改进策略，本文中我也会应用这些算法优化GRU。

#rnn #gru #分类 +2

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Persist_Zhang 来自开放原子开发者工作坊

openatomworkshop.csdn.net · 2024-02-01 13:12:40

时间序列预测——GRU模型

门控循环单元（GRU）是由Cho等人于2014年提出的，旨在解决长短时记忆网络（LSTM）的一些问题。与LSTM相似，GRU也具有长期依赖性建模的能力，但其结构更加简单。GRU通过更新门和重置门来控制信息的流动，减少了参数数量，使得训练更加高效。本文深入介绍了GRU模型的理论基础和相关公式，分析了其优缺点，并通过Python实现了单步预测的示例。GRU作为一种高效而强大的深度学习模型，在时间序列预

#gru #深度学习 #人工智能

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weixin_48747334 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2024-01-21 08:45:00

拿捏！相关性分析，一键出图！皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔、最大互信息系数（MIC）、滞后相关性分析，直接运行！独家可视化程序！

降维的方法：皮尔逊（Pearson）、斯皮尔曼（Spearman）、肯德尔（Kendall）、最大互信息系数（MIC）、滞后相关性。分别绘制出相关性矩阵，并且矩阵中每个值我们都用饼图表示，看着更加高大上！加深审稿人对文章的好感。

#算法 #cnn #lstm +3

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Persist_Zhang 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2024-02-11 10:40:09

时间序列预测——BiGRU模型

本文介绍了BiGRU模型的理论原理、优缺点，并通过Python代码实现了BiGRU模型进行单步预测和多步预测。BiGRU模型作为一种双向循环神经网络模型，在时间序列预测任务中具有一定的优势。

#深度学习 #gru #人工智能

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weixin_48747334 来自腾讯云开发者社区

tencentcloud.csdn.net · 2023-11-19 22:29:41

SCI、中科院1区算法应用：（BWO-CNN-BiGRU-Attention）白鲸优化深度学习-融合注意力机制预测程序代码！包含特征可视化，数据Excel导入，直接运行！

BWO 白鲸优化算法，于2022年发表在SCI、中科院1区期刊《Knowledge-Based Systems》上。我们利用该高创新算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化。

#深度学习 #算法 #cnn +4

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澪mio 来自腾讯云开发者社区

tencentcloud.csdn.net · 2022-12-19 19:06:11

深度学习入门（六十）循环神经网络——门控循环单元GRU

课件关注一个序列门候选隐状态隐状态总结教材1 门控隐状态1.1 重置门和更新门1.2 候选隐状态1.4 隐状态2 从零开始实现2.1 初始化模型参数2.2 定义模型2.3 训练与预测3 简洁实现4 小结参考文献

#深度学习 #rnn #gru

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星星和阳阳来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-07-02 21:49:23

Groovy系列三 Java SpringBoot 整合 Groovy

添加Groovy的依赖到Java项目中。在Java代码中使用Groovy的类和脚本。Groovy代码可以直接在Java中执行，可以调用Groovy类的方法、访问其属性等。可以使用GroovyShell或GroovyClassLoader来执行Groovy脚本。

#gru #java

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小桥流水---人工智能来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-06-14 09:40:17

完美解决 NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (sequential/gru/strided_slice:0) to a

这个错误通常是在将 tensorflow 张量转换为 NumPy 数组时发生的。通常，这可能是因为我们尝试使用不兼容的类型转换将张量转换为 NumPy 数组，或者尝试在需要 tensorflow 张量的情况下将其传递给接受 NumPy 数组的函数。意思就是tensorflow的版本过高或者numpy的版本过高，我们可以降低版本。

#gru #python

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青云遮夜雨来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-03-13 14:37:06

现代循环神经网络：门控循环单元(GRU)

门控循环神经网络（Gated Recurrent Neural Network，简称“门控循环神经网络”或“门循环神经网络”）是一种改进的循环神经网络（RNN）架构。它包含了一些门控机制，可以更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。门控循环神经网络最早由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出，但是由于当时缺乏计算能力和数据集，它并没有得到广泛应用。后来，在2014年，Cho等

#rnn #gru #深度学习 +2

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m0_53961910 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-11-24 21:35:16

LSTM/GRU详细代码解析+完整代码实现

LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码。

#lstm #gru

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周迪新来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-03-16 19:23:07

PyTorch nn.GRU 使用详解

我们看官方文档一些参数介绍，以及如下一个简单例子：看完之后，还是一脸懵逼: 输入什么鬼？输出又什么鬼？(这里我先把官网中 h0 去掉了，便于大家先理解更重要的概念)import torchfrom torch import nnrnn = nn.GRU(10, 20, 2)input = torch.randn(5, 3, 10)output, hn = rnn(input)运行之后，各变量的s

#pytorch #gru #深度学习

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DonngZH 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2023-02-27 14:39:54

【神经网络】GRU

GRU（Gate Recurrent Unit）门控循环单元，是循环神经网络（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比，GRU内部的网络架构较为简单。

#神经网络 #gru #人工智能

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Michael_Lzy 来自 GitCode 开源社区

gitcode.csdn.net · 2022-02-03 22:03:34

GRU(门控循环单元)，易懂。

一、什么是GRU？GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM的作用类似，不过比LSTM简单，容易进行训练。二、GRU详解GRU模型中有两个门，重置门和更新门，具体作用后面展开说。先来看一张GRU的图，看不懂没关系，后面慢慢展开说。符号说明：:当前时刻输入信息:上一时刻的隐藏状态，这个隐藏状态包含了

#gru #lstm #自然语言处理 +2

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我来试试水来自 CSDN学习社区

geek.csdn.net · 2022-05-18 19:56:52

吴恩达DeepLearning第五部分作业week3（2）触发字检测

未来应该不太接触语音识别，因此这次作业我就简单实现了下触发字识别模型以及随机音频插入实现数据增强。首先导入正例、负例以及背景数据：import osimport numpy as npimport td_utilsos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'# 忽略警告rate,data=td_utils.get_wav_info("audio_examples

#python #深度学习 #神经网络 +2

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禅与计算机程序设计艺术来自 CSDN学习社区

geek.csdn.net · 2024-01-15 01:44:44

门控循环单元网络在自然语言处理中的突破

1.背景介绍自然语言处理(NLP)是一门研究如何让计算机理解和生成人类语言的学科。自然语言处理的应用范围广泛，包括机器翻译、语音识别、情感分析、文本摘要等。在过去几十年中，NLP的研究和应用取得了一系列重要的突破，但仍然存在许多挑战。在2017年，一种新的深度学习模型——门控循环单元网络(Gated Recurrent Units，GRU)在自然语言处理领域取得了重要的突破。GRU在自然语...

#gru #自然语言处理 #深度学习 +2

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六等分的商鞅来自 CSDN学习社区

geek.csdn.net · 2022-02-15 11:24:58

RNN，LSTM，GRU极简笔记

RNN与卷积最大的不同是，他的cell输出会成为下一个cell的输入，这代表了RNN是有一定**记忆能力**的，因为我的输出成为了我的输入，所以训练参数是有记忆性的，如果卷积神经网络是人类视觉的模拟，那循环神经网络是人类记忆信号的模拟，它通过看从时序序列上的相关性产生了一定程度的记忆，这种记忆包含语义，语法等信息。它的应用1.预测一个时序信号的未来数据，比如房价，股价，公司效益的预测。2.自然语言

#lstm #rnn #gru

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往日无痕来自广州城市开发者社区

devpress.csdn.net/guangzhou · 2023-06-17 11:24:04

深度学习 | 关于GRU你必须知道的20个知识

最终的输出是两个GRU的输出拼接,这可以利用输入序列的双向信息。GRU与LSTM的主要区别在于GRU没有细胞状态和忘记门,它合并了LSTM的输入门和遗忘门,并没有输出门,这使得GRU的结构更简单。GRU通过门机制可以选择性地遗忘先前的隐藏状态,这样既可以利用长期记忆,也可以及时抛弃那些可能会对当前输出产生误导的信息,这使得GRU能够更好地建模长序列。它是一种特殊的循环神经网络,通过门机制来控制信息

#深度学习 #gru #人工智能 +2

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Taizhuang_ 来自华为云开发者联盟

huaweicloud.csdn.net · 2021-12-17 10:20:35

GRU：什么是GRU？为什么要学习GRU？

什么是GRU？为什么要学习GRU？

#gru #lstm #深度学习

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