人人都能看懂的LSTM&GRU

最新推荐文章于 2024-10-21 10:34:43 发布
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本文深入浅出地解析了LSTM（长短期记忆网络）与GRU（门控循环单元）两种循环神经网络的基本原理及应用。通过生动的例子和代码解释，使读者能够快速理解这两种模型的工作机制。
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史上最小白之LSTM 与 GRU详解
Tink1995的博客
03-18 1万+
1.前言 上一篇介绍了循环神经网络 RNN，正好今天周日在家闲着也是闲着，就干脆趁热打铁，把LSTM和GRU也介绍一下吧。不太清楚RNN原理的同学可以参考我上一篇博客：史上最小白值RNN详解 2.LSTM （Long short-term memory） 2.1为什么需要LSTM Long short-term memory，也就是长短期记忆，那么从字面意思来理解LSTM就是一种不仅具有短期记忆而...
LSTM神经网络和GRU
小朱小朱绝不认输的博客
01-11 2818
说到LSTM，无可避免的首先要提到最简单最原始的RNN。 在循环神经网络（RNN）中学习了RNN的原理和模型结构，这里再简单回顾一下，引出LSTM模型。 一、RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。 二、LSTM神经网络 长短时记忆网络(Long Short Term Memory Networ
人人都能看懂GRU
东方佑
08-13 1716
首发于深度学习234写文章人人都能看懂的GRU陈诚1,083 人赞同了该文章接续上一次介绍的LSTM ，这里我又很不要脸地使用“人人都能看懂的xxx”来作为标题，来将对GRU进行介绍。同样这里的内容是对台大李宏毅老师课程视频的一些记录以及自己的一些整理和思考。对于不懂基础RNN和LSTM的同学可以先看看我的上一篇文章 人人都能看懂的LSTM。有任何疑问欢迎交流。1. 什么是GRUGRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种
人人看懂GRU
studyvcmfc的专栏
07-01 231
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32481747
人人都能看懂的 AI 入门课
GitChat
04-12 2597
课程介绍 11月15日，国家宣布一个大消息。科技部召开了新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：百度、阿里云、腾讯、科大讯飞。这四家企业通过人工智能分别在无人车、公共系统、医学影像和语音识别领域上取得了卓有成效的进展。 越来越多的人开始关注人工智能，学习人工智能。与此同时也有越来越多的人产生疑惑： 到底什么是人工智能？ 人工智能可以解决什么问题？ ...
看懂GRU
寸先生的AI道路
01-05 1694
本文转载自微信公众号，对GRU和LSTM的关系进行了很好的诠释，为省去符号编辑麻烦，直接截图上传。
应该能看懂的GRU结构
weixin_44108562的博客
06-06 633
GRU 结构图 向前传播的公式 注：图中用h′表示h~trt=σ([ht−1,xt]⋅Wr)zt=σ([ht−1,xt]⋅Wz)h~t=tanh⁡([rt∗ht−1,xt]⋅Wh~)ht=(1−zt)∗ht−1+zt∗h~tyt=σ(ht⋅Wo) \begin{array}{l} 注：图中用 h^{\prime} 表示 \tilde{h}_{t} \\ r_{t}=\sigma\left([h_{t-1}, x_{t}] \cdot W_{r}\right) \\ z_{t}=\sigma\left([h_
人人都能看懂的GRU
weixin_47569031的博客
10-21 1231
人人都能看懂的GRU
lstm结构图_人人都能看懂的LSTM介绍及反向传播算法推导（非常详细）
weixin_39538877的博客
11-20 6775
1.长短期记忆网络LSTMLSTM(Long short-term memory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题，是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是 LSTM 的默认行为，而不是需要努力学习的东西！所有递归神经网络都具有神经网络的链式重复模块。在标准的RNN中，这个重复模块具有非常简单的结构，例如只有单个tanh层，如下图所示。图1 RNN结构图LSTM具有同样的结构，但是重复的模块拥有...
干货！RNN、LSTM、GRU学习笔记
竹杖芒鞋轻胜马
07-15 1921
RNN、LSTM、GRU基本结构和原理；公式说明；优缺点说明；对比
温故而知新（一）—— 再看RNN、LSTM、GRU
竹杖芒鞋轻胜马
10-16 583
子曰：“温故而知新，可以为师矣。” --《论语 为政》 老祖宗的话真香啊。今天复习以前学习的知识点的时候，看到LSTM，也算是一个八股文高频考点了，于是把自己以前写的旧文干货！RNN、LSTM、GRU学习笔记拿出来看了一下，发现还是不够透彻，文章中对一些关键状态的含义，以及为什么要这么做没有解析的很透彻，这样导致学习完容易忘，今天看完又深入看了一下，又有了一些新的理解，忍不住要写出来，相当于打了一剂加强针，果然是温故而知新啊！真香！ 干货！RNN、LSTM、GRU学习笔记中基本已经把大部分的公式.
RNN, LSTM, GRU, SRU, Multi-Dimensional LSTM, Grid LSTM, Graph LSTM系列解读
Sundrops的专栏
03-13 1万+
RNN/Stacked RNN rnn一般根据输入和输出的数目分为5种 1. 一对一 最简单的rnn 2. 一对多 Image Captioning(image -> sequence of words) 3. 多对一 Sentiment Classification(sequence of words -> sentiment) 4. 多对多: 时序不齐 Machi...
【转】人人都能看懂的LSTM
lanyuxuan100的博客
05-29 1444
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32085405这是在看了台大李宏毅教授的深度学习视频之后的一点总结和感想。看完介绍的第一部分RNN尤其LSTM的介绍之后，整个人醍醐灌顶。本篇博客就是对视频的一些记录加上了一些个人的思考。0. 从RNN说起循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说...
LSTM、BiLSTM讲解及实践+GRU讲解
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时光、疏离了记忆づ童话的博客
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在上篇文章RNN(循环/递归神经网络)详解中详细介绍了RNN以及RNN的弊端，再次回顾。 1、普通RNN和LSTM 在实际应用中普通的 RNN 是非常难以训练的: 假设有一段关键文字“xxxx[key]xxx…xxxx”要求 RNN 分析出与 key 相关的 结果，即文字中的 key 是 RNN 进行分析所需要的关键数据。但此时 key 出现在 句子开头(t1)，此信息源的记忆要经过非常一段长的时...
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nvm安装包 目前已压缩 解压收直接双击安装即可 我从github上下载的，nvm的版本是1.2.2，windows 64位的
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