人人看懂GRU

最新推荐文章于 2024-10-21 10:34:43 发布
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博客围绕GRU展开，虽未提供具体内容，但推测是对GRU进行讲解，帮助读者理解这一信息技术领域概念。GRU在相关技术中有重要应用。
LSTM神经网络和GRU
小朱小朱绝不认输的博客
01-11 2803
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
pytorch学习笔记之GRU
小卜妞的博客
11-17 2470
""" gru模型定义：第一维表示input特征数，第二维表示隐层特征数，也是输出特征数，第三维表示gru单元个数 要求input维度是3维，第一维表示样本数，第二维表示batch数，第三维表示input特征数； h维度，第一维同gru单元个数，第二维表示batch数，第三维表示隐层特征数 """ import torch.nn as nn import torch rnn = nn.GRUCell(10, 1) input = torch.randn(6, 3, 10) hx = torch.randn
看懂GRU
寸先生的AI道路
01-05 1688
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。
人人都能看懂的LSTM&GRU
wzg2016的博客
12-12 379
看过的讲的最简单明了的： LSTM：人人都能看懂的LSTM GRU:人人都能看懂的GRU
maxcms 人人看模板
03-18
51人人看模板maxcms
应该能看懂的GRU结构
weixin_44108562的博客
06-06 623
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_
人人看电影模版商业版 v4.0
10-18
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人人都能看懂GRU
东方佑
08-13 1677
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
人人都能看懂的GRU
weixin_47569031的博客
10-21 1222
人人都能看懂的GRU
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...
Pytorch(1.4.0+)：GRU原理及实现
Yan
11-03 1万+
背景 GRU是循环神经网络中一个非常具有性价比的工具，学习了解是非常有必要的。在本博客中，就将简要介绍一下GRU的原理及其使用Pytorch实现的具体代码。 参考资料 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.GRUCell.html#torch.nn.GRUCell https://github.com/YoYo000/MVSNet/blob/master/mvsnet/convgru.py https://zhuanlan.zhihu.com
门控循环单元（Gate Recurrent Unit，GRU）
weixin_39910711的博客
06-05 8478
GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。
【转】人人都能看懂的LSTM
lanyuxuan100的博客
05-29 1438
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
11-10 1万+
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...
C++界面库大全[可运行源码]
11-24
本文详细介绍了十几种常见的C++界面库，包括Qt、wxWidgets、MFC、FLTK、VTK、OpenCV、JUCE、Tk、GTK+、QtitanRibbon、Ultimate++、Gtkmm和CEGUI等。每种界面库都涵盖了其特点、安装方法、使用方式以及适用场景。Qt作为跨平台框架适用于多种GUI应用程序开发；wxWidgets和MFC分别适用于跨平台和Windows平台开发；FLTK和GTK+以轻量高效著称；VTK和OpenCV专注于三维可视化和图像处理；JUCE和CEGUI则分别适用于音频和游戏开发。文章为开发人员提供了全面的参考，帮助其根据项目需求选择合适的界面库。
Android 6.0 Launcher3屏幕切换动画实现[项目源码]
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本文详细介绍了在Android 6.0系统上为Launcher3增加屏幕切换动画功能的实现过程。主要内容包括：1. 在DeviceProfile.java中修改布局函数以优化UI效果；2. 在Launcher.java中初始化切换动画类型及其UI，并保存设置以便下次启动时使用；3. 在PageViewAnimation.java中实现多种切换效果，如经典动画、转盘动画、层叠动画、旋转动画等；4. 在Workspace.java中监听屏幕滑动位移变化，通过PageViewAnimation类实现动画切换效果。文章还总结了实现该功能的三步流程：初始化类型及UI、实现具体需求、监听数据变化。
ASE转URP Shader指南[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了如何将基于Amplify Shader Editor（ASE）创建的Shader高效迁移到URP的Shader Graph。文章从迁移的必要性、可用工具、架构差异、常见问题及解决方案、批量迁移流程等多个方面进行了系统阐述。通过工具推荐、实践案例和脚本辅助，帮助开发者掌握从ASE到Shader Graph的迁移方法，提升项目过渡效率。
知识付费源码程序平台功能完善带详细教程
11-24
知识付费源码程序平台功能完善，支持微信、支付宝、银联、服务商支付，支付接口 支持阿里云、腾讯云、七牛云外部储存。 内附详细搭建教程。 源码只是拿来测试学习，不可用来商用，喜欢购买正版。
gru
08-23
### GRU（门控循环单元）的工作原理 GRU 是循环神经网络（RNN）的一种变体，通过引入门控机制来缓解传统 RNN 在处理长序列时的梯度消失问题。GRU 由 Cho 等人于 2014 年提出，是 LSTM 的简化版本，仅包含两个门控...
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