一、什么是GRU？GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM的作用类似，不过比LSTM简单，容易进行训练。二、GRU详解GRU模型中有两个门，重置门和更新门，具体作用后面展开说。先来看一张GRU的图，看不懂没关系，后面慢慢展开说。符号说明：:当前时刻输入信息 :上一时刻的隐藏状态。隐藏状
转载
2023-08-04 22:39:24
291阅读
Pytorch GRU网络前向传递/Python实现（可运行）一、背景 对于训练好的神经网络网络模型，实际使用时，只需要进行前向传递的计算过程即可，而不需要考虑反向传播过程。对于一些Hybrid模型如rnnoise降噪算法来说，为了将算法落地，需要在一些低功耗设备上进行神经网络的运算，这时候往往需要使用C语言。本文是个人的笔记，将简单介绍如何将GRU网络部署在Python语言上，进而拓展至C语言上
转载
2023-05-18 10:46:22
972阅读
一、介绍 在LSTM长短期记忆模型的广泛使用的同时也出现了一系列问题，比如模型复杂度太高，计算量大，模型复杂，因此出现了简化版本的LSTM-----GRU。 GRU相比LSTM模型参数更少，模型更加简洁，但预测效果可以和LSTM比肩，甚至在某些应用中超过LSTM，是被广泛使用的模型。二、基本
Pytorch和Tensorflow作为现在最流行的神经网络的框架，是现在绝大多数神经网络爱好者用来搭建神经网络模型的必要框架。Pytorch背后是Facebook人工智能研究院(FAIR)，Tensorflow背后是谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)。循环神经网络是和卷积神经网络一样重要和值得了解和学习的神经网络，一般用于处理数据点的序列或时间序列，如自然语言处理，而卷积神经网
## 神经网络GRU
神经网络是一种人工神经网络，它是一种用于模拟和学习人脑的神经元之间的相互连接的数学模型。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是神经网络的一种变体，它在处理序列数据时表现出色。
在循环神经网络中，Gated Recurrent Unit（GRU）是一种常用的模型。GRU是由Cho等人于2014年提出的，它通过引入门控机制来解决RNN存在的
在本文中，我们将了解LSTM（长期短期内存）网络和GRU（门控循环单元）。 LSTM是1997年由Sepp Hochreiter和JürgenSchmidhuber首次提出的，是当下最广泛使用的NLP深度学习模型之一。 GRU，首次在2014年使用，是一个更简单的LSTM变体，它们有许多相同的属性。我们先从LSTM开始，后面看到GRU的不同的之处。LSTM 网络在第3部分，我们了解了梯度消失问题是
LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码，并基于heatmap热力图实现对结果的展示。一、GRUGRU的公式如下图所示： 其代码部分：class GRU(torch.nn.Module):
def __init__
转载
2023-08-06 12:56:42
126阅读
图神经网络（三）GCN的变体与框架（4）GNN的通用框架3.4 GNN的通用框架3.4.1 MPNN3.4.2 NLNN1.内积2.全连接3.高斯函数3.4.3 GN参考文献 3.4 GNN的通用框架 在介绍完GNN的集中变体后，本节我们来看看GNN的通用框架。所谓通用框架，是对多种变体GNN网络结构的一般化总结，也是GNN变成的通用范式，研究它能够帮助我们更加清晰地横向对比各类GNN模型，同时
转载
2023-07-24 08:14:28
120阅读
1. 前言VGG是由牛津大学视觉组（Visual Geometry Group，Vgg的名称也是来源于此）在2014年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition》中提出的卷积神经网络模型。VGG将LeNet和AlexNet奠定的经典串行卷积神经网络结构的深度和性能发挥到极致，主要特点是网络层数较深，
LSTM是RNN的升级版，加了门控装置，解决了长时记忆依赖的问题。但由于门控装置复杂，带来了计算量增加，所以引进了简化版的LSTM，即GRU。本文介绍GRU的基本原理，并将其与LSTM和RNN进行对比，分析它们各自的优劣。重点理解LSTM中h(t)和C(t)的本质，以及为什么门机制可以解决梯度问题，并且简化计算。目录一、从传统RNN说起二、改进的RNN：LSTM三、简化版的LSTM：GRU四、LS
**用于细胞分割的集成卷积和门控递归神经网络GRUU-Net: Integrated convolutional and gated recurrent neural network for cell segmentation ** 近些年来，细胞分割的主要范式是使用卷积神经网络，较少使用递归神经网络。 本文的创新性网络结构是结合了卷积神经网络和门控递归神经网络。 虽说本篇论文的名字叫做GRUU-
深度学习入门（六十）循环神经网络——门控循环单元GRU前言循环神经网络——门控循环单元GRU课件关注一个序列门候选隐状态隐状态总结教材1 门控隐状态1.1 重置门和更新门1.2 候选隐状态1.4 隐状态2 从零开始实现2.1 初始化模型参数2.2 定义模型2.3 训练与预测3 简洁实现4 小结参考文献 前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘循环神经网络——
图同构网络模型(GIN)图同构网络（Graph Isomorphism Network ，GIN）模型，同时也介绍了多重集与单射的概念，以及在DGL中的具体实现。1 了解图同构网络模型(GIN)图同构网络（Graph Isomorphism Network ，GIN）模型源于一篇原理性论文《How Powerful are Graph Neural Networks？》（arXiv:1810.00
转载
2023-07-14 20:56:40
205阅读
# 如何实现GRU神经网络
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现Gated Recurrent Unit（GRU）神经网络。GRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，它在自然语言处理和序列建模等任务中被广泛使用。
作为一位经验丰富的开发者，我将按照以下流程来教授你如何实现GRU神经网络。
## 整体流程
首先，让我们来看看整个实现流程。下面是实现GRU神经网络的步骤概览，你可以使用
原创
2023-08-28 06:30:50
111阅读
深度学习之循环神经网络（10）GRU简介1. 复位门2. 更新门3. GRU使用方法 LSTM具有更长的记忆能力，在大部分序列任务上面都取得了比基础RNN模型更好的性能表现，更重要的是，LSTM不容易出现梯度弥散现象。但是LSTM结构相对较复杂，计算代价较高，模型参数量较大。因此科学家们尝试简化LSTM内部的计算流程，特别是减少门控数量。研究发现，遗忘门是LSTM中最重要的门控 [1]，甚至
转载
2023-08-07 20:35:38
69阅读
最近在github上看到一个很有趣的项目，通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章，有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词。看完后有一些自己的小想法，也想做一个玩儿一玩儿。用到的原理是深度学习里的循环神经网络，无奈理论太艰深，只能从头开始开始慢慢看，因此产生写一个项目的想法，把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下，按照原理写一些demo，方便自己也方便其他人。项目地址：https://
文章目录前言一、LSTM模型结构二、GRU模型结构三、GRU与LSTM的比较四、代码实现1、GRU代码 前言循环神经网络（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。 LSTM是RNN的一种，可以解决RNN长序
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 GRNN，即General Regression Neural Network，中文全称为广义回归神经网络，是由The Lockheed Palo Alto研究实验室在1991年提出的。GRNN是一种新型的基于非线性回归理论的神经网络模型。GRNN是建立在
概述循环神经网络（RNN）用于处理序列标注等问题，在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种，TensorFlow中已经把这些常用的模型封装的很好，但是在实际工作中，我们经常需要根据需求的不同对LSTM或者GRU进行一些修改，甚至需要重新实现一种RNN模型，本篇文章主要带领读者分析了解一下TensorFlow中RNN系列模型的实现原理，让
前面学习了CNN卷积神经网络，本文主要介绍RNN循环神经网络及相关升级版。RNN循环神经网络：RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。简单来看，把序列按时间展开结构如下：结构中： ①Xt是时间t处的输入； ②St是时间t处的“记忆”，St=f(UXt+WSt−1)，f可以是tanh等; ③Ot是时间t出的输出，比如是预测下个词的话，可能是soft
