Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling

最新推荐文章于 2024-11-29 07:30:13 发布
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分类专栏： 论文写作思路总结 文章标签： 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kuxingseng123/article/details/131604800
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文章探讨了RNN在处理变长序列时遇到的挑战，特别是长期依赖问题，以及如何通过LSTM和GRU的门控机制来解决这些问题。LSTM和GRU都是为了解决传统RNN的梯度消失和梯度爆炸而设计的，它们各自有不同的记忆和信息流控制方式。实验比较了LSTM和GRU在捕捉长期依赖方面的性能，为后续的RNN模型训练提供了参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

感想：由于看不懂官方代码的原因，自己这方面耽误了一段时间，一方面，在AI与经济学之间犹豫了许久，另一方面，工作 了半年，也没发工资，没空找培训代码的课程，所以停止更新了三四个月，现在想通了。路要一步一步的走。事情也要一点一点的去深耕细作。今天，AI又重新搞起来啦，先从研读论文开始吧！

摘要

*  RNNs中不同类型的循环单元。特别关注，实现门机制的复杂的单元。比如：LSTM、GRU。

传统的循环单元： tanh 单元。

介绍

数据集： three polyphonic music datasets

               two internal datasets

背景：RNN

* RNN是传统前馈神经网络的拓展，传统前馈神经网络能够处理a variable-length sequence input

RNN处理变长序列，通过使用:a recurrent hidden state 循环隐藏状态。

RNN更新循环隐藏状态 $h_t$

传统的循环隐藏状态更新方程：

最低0.47元/天 解锁文章
PyTorch笔记 - GRU(Gated Recurrent Unit)网络结构
AGI
08-17 1423
参数量：LSTM的0.75倍，计算量也是LSTM的0.75倍。，t-1为下标的，都是初始状态。
【论文阅读】An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling
m0_51324446的博客
02-10 4149
1.摘要 一般而言，序列模型与循环网络（recurrent networks）关系紧密(由于RNN的循环自回归结构能较好地表达出时间序列)。而传统的卷积网络（convolutional networks）由于卷积核大小的限制，对于长时间的依赖信息不能较好地抓取。 但是，研究发现，一些特殊的卷积神经网络模型在音频合成、机器翻译等任务上效果比递归神经网络更好。那么，对于一个新的任务，怎么选取网络结构呢？ 本文使用大量数据集对模型进行评估，发现简单的卷积结构在数据集的表现优于典型的循环网络（如LSTMs），
Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling rar
07-09
Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling 论文
论文笔记：Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling
Learning from the mistakes
09-24 7591
感想 最近深度学习面试的时候，有个面试官问了我LSTM，我一下子傻眼了，确实不怎么好懂，学LSTM已经有半年的时间了，但是对这个玩意儿却还不怎么明白，可能是没用过它的缘故吧，我找了一篇它和GRU比较的论文，这篇论文没有从理论上证明哪个模型的好坏，只是从实验，应用场景的角度发现GRU在一些场景比LSTM强，GRU是2014年提出的模型，可以说是一种LSTM的变体，使得计算和更新效率提高了，并且还取
LSTM与GRU的一些比较--论文笔记
meanme的专栏
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reference：Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling1.概要：传统的RNN在训练long-term dependencies 的时候会遇到很多困难，最常见的便是vanish gradient problen。期间有很多种解决这个问题的方法被发表。大致可以分为两类：一类是以新的方法改
Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling读后感
qq_37904988的博客
11-03 675
论文地址 此文仅仅记录一下自己的学习过程 循环神经网络历史背景 循环神经网络是一个序列模型，它与传统CNN最大的不同在于它具有记忆性，它可以记录以前的状态，根据以前的状态和当下的输入生成一个新的状态。它同时也是一个概率生成模型，印象中我感觉它跟HMM有很多相同点，不过HMM能训练的参数比较少，这也许就是HMM比较弱的原因。继续回到循环神经网络，它在训练的时候有一个很大的问题，就是梯度消失和梯度爆...
DL之RNN/LSTM/GRU：《Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling门控循环神经网
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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​ DL之RNN/LSTM/GRU：《Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling门控循环神经网络在序列建模上的实证评估》的翻译与解读 目录 《Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling》的翻译与解读 Abstract 1 Introduction 3 Gated Recurrent
Recurrent Neural Networks 简述
yujianmin1990的专栏
07-29 5115
前言 RNN是序列数据处理时匹配度最好的模型，现在对当前几个重要的RNN模型做个简单梳理。 RNN RNN: Recurrent Neural Network，循环神经网络。我想，当XX当年把RNN结构构造出来时，一定是佩服自己的想象力的。RNN具有天然的时间深度，并且对任意的序列数据场景具有适应性，即当样本间具有相关性时非常适合用RNN来解决。而Forward Network则普遍假设...
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当然，我可以为您提供一些用LSTM模型与GRU模型进行对比的文献。以下是几篇相关的研究文章： 1. "Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling" by Junyoung Chung, Caglar Gulcehre, KyungHyun Cho, and Yoshua Bengio. (链接: https://arxiv.org/abs/1412.3555) 2. "Understanding LSTM Networks" by Christopher Olah. (链接: https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/) 3. "An Empirical Exploration of Recurrent Network Architectures" by Rafal Jozefowicz, Wojciech Zaremba, and Ilya Sutskever. (链接: https://arxiv.org/abs/1504.00941) 4. "Gated Recurrent Units (GRU) for Sequence Labeling" by Chunpeng Wu, Wei Li, and Chunpeng Ma. (链接: https://www.aclweb.org/anthology/P16-2030/) 5. "Comparative Study of LSTM and GRU for Natural Language Inference" by Parag Jain, Deepak Gupta, and Piyush Rai. (链接: https://arxiv.org/abs/1809.08241) 请注意，这些文章可能需要进行阅读和理解，以深入了解LSTM模型和GRU模型之间的差异和性能比较。
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