cs224n-第9课（GRU-LSTM)

最新推荐文章于 2024-08-18 20:25:35 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-18 20:25:35 发布 · 277 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了两种流行的循环神经网络单元：GRU（门控循环单元）和LSTM（长短期记忆）。详细解析了它们的内部工作原理，包括各种门控机制如更新门、重置门、输入门、遗忘门和输出门的作用，以及如何通过这些机制来解决梯度消失和爆炸的问题。

  • 1 GRU (Gated Recurrent Unit)
    在这里插入图片描述
    更新门（update gate）:
    zt=δ(W(z)xt+U(z)ht−1)z_t=\delta(W^{(z)}x_t+U^{(z)}h_{t-1})zt​=δ(W(z)xt​+U(z)ht−1​)
    重置门（reset gate）：
    rz=δ(W(r)xt+U(r)ht−1)r_z=\delta(W^{(r)}x_t+U^{(r)}h_{t-1})rz​=δ(W(r)xt​+U(r)ht−1​)
    记忆门（new memory state）：
    ht^=tanh(Wxt+rt∘Uht−1)\hat{h_t}=tanh(Wx_t+r_t\circ Uh_{t-1})

最低0.47元/天 解锁文章
斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第6讲 - 循环神经网络与语言模型（NLP通关指南·完结）
ShowMeAI研究中心
05-05 4851
NLP课程第6讲介绍一个新的NLP任务 Language Modeling (motivate RNNs) ，介绍一个新的神经网络家族 Recurrent Neural Networks (RNNs)。
斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第17讲 - 多任务学习(以问答系统为例)（NLP通关指南·完结）
ShowMeAI研究中心
05-09 3619
NLP课程第17讲介绍了问答系统(QA)、多任务学习、自然语言处理的十项全能(decaNLP)、多任务问答系统(MQAN)等。
斯坦福CS224N（NLP）自学笔记——Assignment 3
weixin_56234126的博客
08-18 1512
自学留档，如有错误，恳请批评指正。
斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第9讲 - cs224n课程大项目实用技巧与经验（NLP通关指南·完结）
ShowMeAI研究中心
05-05 4435
NLP课程第9讲介绍了课程大项目的细节、寻找研究主题、项目数据、门控神经序列模型回顾、机器翻译主题、研究方式、结果呈现和评估等。
斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第7讲 - 梯度消失问题与RNN变种（NLP通关指南·完结）
ShowMeAI研究中心
05-05 4489
NLP课程第7讲介绍RNNs的梯度消失问题、两种新类型RNN（LSTM和GRU），以及其他梯度消失(爆炸)的解决方案——Gradient clipping、Skip connections等。
斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第15讲 - NLP文本生成任务（NLP通关指南·完结）
ShowMeAI研究中心
05-10 3865
NLP课程第15讲回顾了NLG要点，介绍了解码算法、NLG任务及其神经网络解法，着手解决NLG评估中的棘手问题，并分析了NLG目前的趋势以及未来的可能方向。
CS224N notes_chapter9_machine translation & LSTM & GRU
lirt15的博客
07-05 229
第九讲 machine translation & LSTM & GRU Current statistical machine translation systems parallel corpus: lots of sentences from a language to another. Source language, e.g. French Target languag...
斯坦福cs224n教程--- 学习笔记2-11
葡萄数的博客
01-01 421
一、每周学习时间安排 每周具体学习时间划分为4个部分: · 1部分安排周一到周二 · 2部分安排在周四到周五 · 3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L...
Stanford CS224n 第十一讲：GRU 及 NMT 的其他议题
u011828519的博客
01-05 994
目录
斯坦福大学-自然语言处理与深度学习（CS224n）笔记 第九课 应用于机器翻译的RNN、GRU与LSTM
苏三慎的博客
11-13 1021
一、一些重要的概念的回顾 二、传统的统计机器翻译方法 使用平行语料库（parallel），有相互对应的两种语言 有一个源语言f（source language），一个目标语言e（target language） 使用贝叶斯规则来构建概率公式，其中翻译模型p（f|e）是基于平行语料库（parallel）来进行训练的，语言模型p（e）是基于只有英语的语料库进行训练的 1、第一步：对应（ass...
斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第13讲 - 基于上下文的表征与NLP预训练模型(ELMo, transformer)（NLP通关指南·完结）
ShowMeAI研究中心
05-07 3798
NLP课程第13讲介绍了词向量 (word representations) 知识回顾、ELMo模型、ULMfit模型、Transformer结构和BERT等。
斯坦福NLP名课带学详解 | CS224n 第10讲 - NLP中的问答系统（NLP通关指南·完结）
ShowMeAI研究中心
05-06 4165
NLP课程第10讲介绍了问答系统动机与历史、SQuAD问答数据集、斯坦福注意力阅读模型、BiDAF模型、近期前沿模型等。
毕业设计基于springboot+android在线音乐个性化推荐APP的设计与实现源码+论文+PPT答辩+演示视频.zip
12-14
随着移动互联网的快速发展，人们对音乐的个性化需求日益增长。在线音乐个性化推荐APP应运而生，旨在为用户提供更加贴合个人喜好的音乐体验。该APP采用Java语言开发，结合Spring Boot框架和MySQL数据库，实现了高效的数据处理和稳定的系统运行。通过分析用户的听歌历史、收藏记录和评论行为，APP利用先进的算法为用户精准推荐歌曲、歌单和歌手。用户可以在APP中浏览推荐内容，搜索感兴趣的音乐，查看歌曲详情，并与其他用户互动，如点赞、评论和分享。APP还提供了歌单创建和管理功能，方便用户整理自己的音乐收藏。通过MySQL数据库的高效存储和管理，APP能够快速响应用户的请求，确保流畅的用户体验。在线音乐个性化推荐APP不仅满足了用户对音乐的个性化需求，还通过社交互动功能增强了用户之间的联系，为用户打造了一个全方位的音乐娱乐平台。 关键词：在线音乐、APP、Spring Boot；
如何准确查找某篇论文的被引用来源？
12-14
源码地址： https://pan.quark.cn/s/4d32ca50bddd Searpy Stage Python 2.7 Python 3.7 Build Status 批量搜索工具，可用于采集和溯源 支持py2和py3 Install Help 1 示例 w762 2 其他功能 利用favicon.icon图标hash来寻找使用相同图标的网站，可用于溯源真实IP和资产发现 截屏2020-09-15 09.44.36 模块调用 支持搜索引擎 [x] Shodan [x] Fofa [x] Zoomeye [ ] Censys [ ] Dnsdb [x] Google [x] Baidu [x] Bing [x] 360so [x] Goo [x] Yahoo [x] Quake [x] Hunter ToDo [ ] 添加子域名搜索 ChangeLog v2.3 fix some bugs add fofa_icon module v2.2 fix some bugs Donations XMR: BTC:
emb_tb_2.csv
最新发布
12-14
【AB测试】支付宝营销策略效果分析
基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解]（Matlab代码实现）
12-14
基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于全局路径的无人地面车辆横向避让路径规划展开研究，提出采用蚂蚁算法（蚁群优化算法）进行路径求解，并通过Matlab代码实现仿真验证。研究聚焦于无人车在复杂环境中根据全局路径信息实现动态避障与横向调整的路径规划问题，利用蚂蚁算法的寻优能力寻找满足安全性、平滑性和行驶效率的最优避让路径。文中详细阐述了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析过程，展示了该方法在路径规划中的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定自动化、控制工程或计算机相关背景，熟悉Matlab编程，从事智能车辆、路径规划或优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决无人地面车辆在已知全局路径下的局部动态避障问题；②学习并应用蚂蚁算法于实际路径规划任务中；③掌握Matlab环境下路径规划算法的建模与仿真方法； 阅读建议：建议读者结合提供的M
Delphi 13.1控件之chilkat-delphi-dyn.zip
12-14
Delphi 13.1控件之chilkat-delphi-dyn.zip
196ssm临大机械学院毕业设计管理系统_ssm临大机械学院毕业设计管理系统hsg4361B6论文HJS_X7Q3.docx
12-14
196ssm临大机械学院毕业设计管理系统_ssm临大机械学院毕业设计管理系统hsg4361B6论文HJS_X7Q3
用c++模拟直线插补和圆弧插补实例一.cpp
12-14
下载方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ======================================================================== MICROSOFT FOUNDATION CLASS LIBRARY : 3Axiscontrol ======================================================================== AppWizard has created this 3Axiscontrol application for you. This application not only demonstrates the basics of using the Microsoft Foundation classes but is also a starting point for writing your application. This file contains a summary of what you will find in each of the files that make up your 3Axiscontrol application. 3Axiscontrol.dsp This file (the project file) contains information at the project level and is used to build a single project or subproject. Other users can share the project (...
ARIMA SARIMA VAR Auto-ARIMA Auto-SARIMA LSTM GRU RNN CNN MLP DNN MLP-LSTM MLP-GRU MLP-RNN MLP-CNN LSTM-ARIMA LSTM-MLP LSTM-CNN GRU-ARIMA GRU-MLP GRU-CNN RNN-ARIMA RNN-MLP RNN-CNN CNN-ARIMA CNN-MLP CNN-LSTM CNN-GRU ARIMA-SVM SARIMA-SVM VAR-SVM Auto-ARIMA-SVM Auto-SARIMA-SVM LSTM-SVM GRU-SVM RNN-SVM CNN-SVM MLP-SVM LSTM-ARIMA-SVM LSTM-MLP-SVM LSTM-CNN-SVM GRU-ARIMA-SVM GRU-MLP-SVM GRU-CNN-SVM RNN-ARIMA-SVM RNN-MLP-SVM RNN-CNN-SVM CNN-ARIMA-SVM CNN-MLP-SVM CNN-LSTM-SVM CNN-GRU-SVM ARIMA-RF SARIMA-RF VAR-RF Auto-ARIMA-RF Auto-SARIMA-RF LSTM-RF GRU-RF RNN-RF CNN-RF MLP-RF LSTM-ARIMA-RF LSTM-MLP-RF LSTM-CNN-RF GRU-ARIMA-RF GRU-MLP-RF GRU-CNN-RF RNN-ARIMA-RF RNN-MLP-RF RNN-CNN-RF CNN-ARIMA-RF CNN-MLP-RF CNN-LSTM-RF CNN-GRU-RF ARIMA-XGBoost SARIMA-XGBoost VAR-XGBoost Auto-ARIMA-XGBoost Auto-SARIMA-XGBoost LSTM-XGBoost GRU-XGBoost RNN-XGBoost CNN-XGBoost MLP-XGBoost LSTM-ARIMA-XGBoost LSTM-MLP-XGBoost LSTM-CNN-XGBoost GRU-ARIMA-XGBoost GRU-MLP-XGBoost GRU-CNN-XGBoost RNN-ARIMA-XGBoost RNN-MLP-XGBoost RNN-CNN-XGBoost CNN-ARIMA-XGBoost CNN-MLP-XGBoost CNN-LSTM-XGBoost CNN-GRU-XGBoost ARIMA-ANN SARIMA-ANN VAR-ANN 上面这100个缩写模型的全称及相关用途功能详细解释
07-15
7. GRU (Gated Recurrent Unit): 一种类似于LSTM的循环神经网络，具有更简化的结构，适用于时间序列数据的建模和预测。 8. RNN (Recurrent Neural Network): 适用于处理序列数据的神经网络模型，能够捕捉时间序列的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值