gru
2024/10/11 16:29:34
使用keras搭建GRU神经网络创作莎士比亚小说
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复现环境
完整代码
程序输出 复现环境 完整代码
import tensorflow as tf
import keras
import datetime# 将输入文本tokenize为token形成词典vocabulary，使用词典中token的索引id对文本每个token进行编码.
data = I love you and me ? # 数据
text_layer = keras.…
门控循环单元（GRU）
困死了。。。 参考视频：56 门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】 GRU：门控循环单元，与LSTM类似，解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。但结构比LSTM简单。 关注一个序列，不是每个观…
3D靓图！CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-GRU-Attention双重分解卷积门控单元注意力多元时序预测
3D靓图！CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-GRU-Attention双重分解卷积门控单元注意力多元时序预测 目录 3D靓图！CEEMDAN-Kmeans-VMD-CNN-GRU-Attention双重分解卷积门控单元注意力多元时序预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
1.Matlab实现CE…
人工智能算法工程师(中级)课程12-PyTorch神经网络之LSTM和GRU网络与代码详解1
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(中级)课程12-PyTorch神经网络之LSTM和GRU网络与代码详解。在深度学习领域，循环神经网络（RNN）因其处理序列数据的能力而备受关注。然而，传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸的问题，这使得它在长序列任务中的表现不尽…
【课程总结】Day17（中）：LSTM及GRU模型简介
前言
在上一章【课程总结】Day17(上)：NLP自然语言处理及RNN网络我们初步了解RNN的基本概念和原理。本章内容，我们将继续了解RNN的变种模型，如LSTM和GRU。
RNN发展历史
早期发展
1980年代：RNN 的概念最早由 David Rumelhart 和…
GRU模块：nn.GRU层的输出state与output
在 GRU（Gated Recurrent Unit）中，output 和 state 都是由 GRU 层的循环计算产生的，它们之间有直接的关系。state 实际上是 output 中最后一个时间步的隐藏状态。 GRU 的基本公式
GRU 的核心计算包括更新门（update gat…
锂电池寿命预测 | Matlab基于GRU门控循环单元的锂电池寿命预测
目录 预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 锂电池寿命预测 | Matlab基于GRU门控循环单元的锂电池寿命预测 Matlab基于GRU的锂电池剩余寿命预测 基于GRU的锂电池剩余寿命预测（单变量）
运行环境Matlab2020及以上
锂电池的剩余寿命预测是…
RNN发展（RNN/LSTM/GRU/GNMT/transformer/RWKV）
RNN到GRU参考： https://blog.csdn.net/weixin_36378508/article/details/115101779
tRANSFORMERS参考： seq2seq到attention到transformer理解
GNMT 2016年9月 谷歌,基于神经网络的翻译系统（GNMT），并宣称GNMT在多个主…
李沐62_序列到序列学习seq2seq——自学笔记
"英－法”数据集来训练这个机器翻译模型。
!pip install --upgrade d2l0.17.5 #d2l需要更新import collections
import math
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l循环神经网络编码器。
我们使用了嵌入层（embedding l…
李沐62_序列到序列学习seq2seq——自学笔记
"英－法”数据集来训练这个机器翻译模型。
!pip install --upgrade d2l0.17.5 #d2l需要更新import collections
import math
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l循环神经网络编码器。
我们使用了嵌入层（embedding l…
基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/d…
深度学习--------------------------------门控循环单元GRU
目录 门候选隐状态隐状态门控循环单元GRU从零开始实现代码初始化模型参数定义隐藏状态的初始化函数定义门控循环单元模型训练该部分总代码简洁代码实现 做RNN的时候处理不了太长的序列，这是因为把整个序列信息全部放在隐藏状态里面，当时间很长的话&#…
基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测 完整代码： 基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/do…
56 门控循环单元(GRU)_by《李沐:动手学深度学习v2》pytorch版
系列文章目录 文章目录 系列文章目录门控循环单元（GRU）门控隐状态重置门和更新门候选隐状态隐状态 从零开始实现初始化模型参数定义模型训练与预测 简洁实现小结练习 门控循环单元（GRU）
之前我们讨论了如何在循环神经网络中计算梯…
基于门控循环单元(GRU)的数据回归预测
代码原理
基于GRU（Gated Recurrent Unit）的数据回归预测通常涉及多输入单输出的情况。以下是简单的原理及流程：
数据准备：
准备多个时间序列作为输入特征，每个时间序列可以表示不同的变量或特征。准备一个目标变量作…