变体门循环单元神经网络GRU结构图

2024-08-18

循环神经网络之LSTM和GRU

看了一些LSTM的博客,都推荐看colah写的博客<Understanding LSTM Networks> 来学习LSTM,我也找来看了,写得还是比较好懂的,它把LSTM的工作流程从输入到输出整个撸了一遍,清晰地展示了整个流程,不足之处就是那个语言模型的例子不知道到底在表达什么. But! 我觉得邱锡鹏老师的书写得更好!我又要开始推荐这本免费的书了:<神经网络与深度学习>.这本书第六章循环神经网络的LSTM部分,阐述了为什么要引入门控机制.LSTM的工作流程.LSTM的数学表达式

门控循环单元（GRU）与 LSTM 的区别

29 November 2019 14:48 GRU is a popular variant of LSTM which replaces the forget gate and the input gate with only one update gate GRU achieves the similar performance in multiple tasks with less computation LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息,同时还能选择性地忘记一些

序列模型（4）----门控循环单元（GRU）

一.GRU 其中, rt表示重置门,zt表示更新门. 重置门决定是否将之前的状态忘记.(作用相当于合并了 LSTM 中的遗忘门和传入门) 当rt趋于0的时候,前一个时刻的状态信息ht−1会被忘掉,隐藏状态h^t会被重置为当前输入的信息. 更新门决定是否要将隐藏状态更新为新的状态h^t(作用相当于 LSTM 中的输出门) . 二.GRU的优点:解决梯度消失的问题

GRU门控制循环单元【转载】

转自:https://www.infoq.cn/article/sliced-recurrent-neural-networks 1.门控循环单元 GRU GRU 由 reset gate r 和 update gate z 组成.Reset gate 决定有多少之前的记忆需要和新的输入结合,而 update gate 决定多少之前的记忆被保留下来. 其中 x 是输入,h 是隐状态. 候选隐状态 ht 由 reset gate 控制.当 reset gate 为 0 时,之前的记忆就被忽略了.

三步理解--门控循环单元(GRU)，TensorFlow实现

1. 什么是GRU 在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中,我们发现,当时间步数较⼤或者时间步较小时,循环神经⽹络的梯度较容易出现衰减或爆炸.虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸,但⽆法解决梯度衰减的问题.通常由于这个原因,循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系. 门控循环神经⽹络(gated recurrent neural network)的提出,正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系.它通过可以学习的⻔来控制信息的流动.其中,门控循环单元(gatedrecurren

(转) 干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）

干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文) 2016-10-02 机器之心选自FastML 作者:Zygmunt Z. 机器之心编译参与:老红.李亚洲就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼,深度学习已经分化成了各种不同的专门架构. 并且,每个架构都会有一个图解,这里将详细介绍它们. 神经网络在概念上很简单,并且它们十分动人.在层级上,有着一堆同质化的元素和统一的单位,并且它们之间还存在在一系列的加权连接.这就是神经网络的所有,至少从理论上来说是这样.然而,时间

完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

完全图解RNN.RNN变体.Seq2Seq.Attention机制本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN.RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型.Attention机制.希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门. 一.从单层网络谈起在学习RNN之前,首先要了解一下最基本的单层网络,它的结构如图: 输入是x,经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y.相信大家对这个已经非常熟悉了. 二.经典的RNN结构(N vs N) 在实际应用中,我们还会遇到很多序列形的数据:

自然语言19.1_Lemmatizing with NLTK（单词变体还原）

QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流 https://www.pythonprogramming.net/lemmatizing-nltk-tutorial/?completed=/named-entity-recognition-nltk-tutorial/ Lemmatizing with NLTK # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This is a temporary script file. "

【Visual Lisp】变体与安全数组

(vlax-make-variant) ;;创建一个未初始化的变体 ;;01.整型值变体(setq myvar (vlax-make-variant 10)) ;;创建整型值变体,返回 #<variant 3 10>(vlax-variant-type myvar) ;;获取变体类型,返回 3 (vlax-variant-value myvar) ;;获取变体中的值 ,返回10 ;;02.双精度值型变体(setq myvar2 (vlax-make-variant 10.2)) ;;返回 #&

labview 变体数据类型

变体数据类型是LabVIEW中多种数据类型的容器.将其它数据转换为变体时,变体将存储数据和数据的原始类型,保证日后可将变体数据反向转换. 例如,如将字符串数据转换为变体,变体将存储字符串的文本,以及说明该数据是从字符串(而不是路径.字节数组或其它LabVIEW数据类型)转换而来的信息. 变体函数可用于创建和操作变体数据.可将平化数据和LabVIEW数据转化为变体数据,或将变体数据转化为LabVIEW数据. 变体数据类型可存储数据的属性.属性是定义的数据及变体数据类型所存储的数据的信息. 例如,如

Bootstrap 标签的变体实例样式

Bootstrap 标签样式,代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Bootstrap 实例 - 标签的变体</title> <style type="text/css"> .label{display:inline;padding:.2em .6em .3em;font-size:75%;font-weight:bold;line-height:1;color:#f

Odoo / PS Cloud12版本中，产品变体功能如何使用

场景: 产品:陶瓷马克杯产品颜色变体:红色.蓝色.白色产品尺寸变体:10CM.12CM.15CM 每个变体都有不同价格维度 odoo / PS Cloud 专业实施开发 EMAIL:171586098@QQ.COM odoo / PS Cloud 12版本的变体由两个维度来进行维护 1属性:例如类似于尺寸.体积.重量.颜色等,有共性的属性 2属性值:例如具体的尺寸.具体的颜色. 设定颜色属性和属性值: 添加HTML颜色索引后,产品会显示出颜色设定尺寸属性和属性值: 设置

二叉查找树及B-树、B+树、B*树变体

动态查找树主要有二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree), 红黑树 (Red-Black Tree ), 都是典型的二叉查找树结构,查找的时间复杂度 O(log2-N) 与树的深度相关,降低树的深度会提高查找效率,于是有了多路的B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree). 二叉查找树二叉查找树即搜索二叉树,或者二叉排序树(BSTree). 一.关于二叉查找树二叉查找树(Binary Se

Delphi 变体数组 Dataset Locate 查找定位

Format 函数 Delphi 支持“开参数”和动态数组,变体数组,使用时的语法类似 Delphi 中的集合:采用两个方括号把不同类型的变量括起来(这太方便了啊),也可以采用声明一个 TVarRec 类型的数组来容纳不同的类型变量(具体请参阅其帮助文档) Format函数声明比较 function Format(const Format: string; const Args: array of const): string; overload; extern DELPHI_PACKAGE U

Jade——变体的HTML

什么是jade? jade是一个模板引擎,是变体的HTML. 模板引擎就是一个库,用来解释素具渲染视图的框架,也可以叫做HTML的预处理语言. jade是Node.js的一个模板引擎,他的语法借鉴了Haml(一个叫做Ham的人写的html的简写语言) 有2个很好的学习资源: naltatis:http://naltatis.github.io/jade-syntax-docs/ 官方文档:http://jade-lang.com/ naltatis,一个在线编辑jade模板的工具,只需在左边写j

[译] Z-variant (Z变体)

阅读目录 1. Z轴上的区别 2. 问题 Unihan 的 kZVariant 字段译自: en.wikipedia.org/wiki/Z-variant | 已发布zh.wiki 在Unicode中,如果两个字形共享相同的词源(etymology),但外观和Unicode字符编码稍有不同,则两个字形互为Z变体(通常拼写为zVariants).例如,Unicode字符U+8AAA 說和U+8AAC 説互为Z变体.Z变体的概念只适用于"CJKV 文字" (中文,日语,韩语和越南语)

实现Promise的first等各种变体

本篇文章主要是想通过ES6中Promise提供的几个方法,来实现诸如first.last.none.any等各种变体方法! 在标准的ES6规范中,提供了Promise.all和Promise.race两种,我们首先来了解下这两个方法是干嘛的,方便我们后面工作的展开.Promise.all中所有的Promise实例都处于完成状态,该方法才进入完成状态,否则任意一个被拒绝,则该方法进入拒绝状态,并舍弃其他所有完成的结果,拒绝原因是第一个被拒绝的实例的原因.Promise.race中任意的一个Prom

变体类型 Variant VARIANT

变体类型 Variant VARIANT class RTL_DELPHIRETURN Variant: public TVarData typedef struct tagVARIANT VARIANT; Variant Arrays V: Variant; V := VarArrayCreate([0,9], varInteger); CreateOleObject("ss.comds"); OleFunction

shader 变体variants

https://blogs.unity3d.com/cn/2018/05/14/stripping-scriptable-shader-variants/ variants涉及的是build时间和data size 计算 ∏的意思是求积 shader里面的变体可以用script 用callback在compiled前去掉

RNN-GRU-LSTM变体详解

首先介绍一下 encoder-decoder 框架中文叫做编码-解码器,它一个最抽象的模式可以用下图来展现出来: 这个框架模式可以看做是RNN的一个变种:N vs M,叫做Encoder-Decoder模型,也可以称之为Seq2Seq模型. 原始的N vs N RNN要求序列等长,然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的,如机器翻译中,源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度. 对于文本领域来讲,这个框架可以直观的这么去解释:它可以当做是一个句子(文章)通过处理生成另一个句子(文章)的通用框

Gradle for Android ( 构建变体 )

链接: http://77blogs.com/?p=38 https://www.cnblogs.com/tangZH/p/10999060.html 有时候我们一个app需要有不同的版本,不同的版本又会使用不同的配置,我们可以使用gradle进行管理. Build types Product flavors Build variants Signing configurations 一.构建版本Build types: 常见的构建版本有debug与release. buildTypes { r

变体门循环单元神经网络GRU结构图

热门专题