Day04 - 循环结构目录Day04 - 循环结构1. 循环结构的应用场景2.for-in循环3. while循环4. 练习4.1 输入一个数判断是不是素数。4.2 输入两个正整数，计算最大公约数和最小公倍数4.3 打印三角形图案1. 循环结构的应用场景如果在程序中我们需要重复的执行某条或某些指令，例如用程序控制机器人踢足球，如果机器人持球而且还没有进入射门范围，那么我们就要一直发出让机器人向球
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2024-07-31 16:13:47
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门控制循环单元 GRU 首先这个GRU是最近几年才提出来的，它是在LSTM之后才提出来的，之所以先讲GRU是因为它相对比较简单一些。LSTM相对复杂，但是其实二者的表现效果差不多，所以实际使用哪个都是可以的。 GRU最主要是知道什么叫做“门控”。 我们之前说过，RNN是处理不了太长的序列的，是因为把 ...
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2021-10-07 10:44:00
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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。
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2023-06-27 22:16:18
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在介绍门控循环神经网络之前，先简单介绍循环神经网络的基本计算方式：循环神经网络之称之为“循环”，因为其隐藏状态是循环利用的：上一次输入计算出的隐藏状态与当前的输入结合，得到当前隐藏状态。cur_output, cur_state = rnn(cur_X, last_state)隐状态中保留了之前输入的特征和结构（对应句子的词元和结构）。接下来介绍门控循环神经网络的几个方面：功能、计算方式、完整实现
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2023-10-19 11:41:30
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# 基于门控循环单元的VAE回归 Python 代码实现指南
## 简介
在本篇文章中，我们将学习如何使用基于门控循环单元（GRU）的变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）来进行回归问题的建模与预测。我们将通过以下步骤来实现这个任务：
1. 导入必要的库
2. 准备数据集
3. 构建VAE模型
4. 定义损失函数和优化器
5. 训练模型
6. 使用模型进行预测
原创
2023-07-18 09:40:40
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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 s
原创
2021-07-09 16:35:02
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在人工智能领域，循环神经网络（RNN）一直是处理序列数据的重要工具。然而，传统的RNN在处理长期依赖问题时存在梯度消失或爆炸的难题，这限制了其在实际应用中的性能。为了克服这一挑战，长短时记忆网络（LSTM）应运而生，它通过引入复杂的门控机制，有效地缓解了梯度消失问题。而门控循环单元（GRU）作为LSTM的简化版本，不仅保持了相似的性能，还提高了计算效率。LSTM的核心机制LSTM通过引入三个关键的
门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算，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。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中，门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是
原创
2021-09-13 21:25:39
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门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算，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。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中，门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是
原创
2021-09-13 21:25:40
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输入层：序列数据，形状为的张量（与RNN、LSTM相同）GRU层核心组件隐藏状态hth_tht，作为当前时间步的输出，并传递到下一个时间步门控机制：控制信息的流动，包括：重置门：决定如何将过去信息与当前输入结合更新门：决定保留多少旧信息，添加多少新信息可学习参数权重矩阵WzW_zWzWrW_rWrWWW（更新门、重置门和候选隐藏状态各有一个权重矩阵），形状均为偏置项bzb_zbzbrb_rbrbbb，形状均为可学习参数（PyTorch实现）
门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种简化版的LSTM（长短期记忆网络），专门用于解决长序列中的梯
文章目录一、VCU二、DCU三、ECU四、ZCU五、车辆电子电气架构的域架构 一、VCUVCU（Vehicle Control Unit，车辆控制单元）：VCU是车辆级别的控制单元，负责管理和协调车辆的各个系统和子系统之间的通信和协同工作。它可以被看作是车辆的大脑，接收和处理来自不同子系统（如动力系统、底盘系统、安全系统等）的信息，并向这些子系统发送指令以控制车辆的运行。以电动汽车的核心部件整车
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2023-08-09 10:44:11
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专栏：神经网络复现目录门控循环单元(GRU)门控循环神经网络（Gated Recurrent Neural Network，简称“门控循环神经网络”或“门循环神经网络”）是一种改进的循环神经网络（RNN）架构。它包含了一些门控机制，可以更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。门控循环神经网络最早由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出，但是由于当时缺乏计算能力和数据集，它并没
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2023-08-16 17:18:07
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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不重要的信息而对长期语境等关系进行建模，而 GRU 基于这样的想法在保留长期序列信息下减少梯度消失问题。本文介绍了 GRU 门控机制的运算过程，更详细的内容请查看原论文 在本文中，我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模
原创
2022-06-01 11:13:06
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文章目录LSTM与GRU长短期记忆（LSTM）门控循环单元（GRU）pytorch实现正弦波预测LSTMGRU对比（训练迭代300次）nn.LSTMnn.GRU
LSTM与GRU
长短期记忆（LSTM）LSTM（Long short-term memory ）是1997年提出的。与普通RNN一样，下面以”序列动，网络不动“的角
原创
2022-05-10 16:25:46
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基于PaddlePaddle2.0
原创
2023-07-25 23:34:24
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智能门禁这是《智能硬件设计》这门课的自选作业，要求利用树莓派设计一个有一定简单功能的智能硬件原型。我选择用树莓派构造一个智能门禁，并绘制出 3D 格式的外壳，通过 3D 打印机打印出，封装好整个树莓派及相关零件。该智能门禁通过与访客的语音交互可以让访客选择提供的各种功能，具体实现的操作主要有三：1.访客选择开门，摄像头会自动拍摄一张照片，对比库中已训练好的人像库，如通过，则开门。2.访客选择留言，
RTU，作为一种继PLC后起的远程逻辑控制单元，随着其在广域范围内应用的杰出表现，已逐步为业界认可，同时也已经吸引了一批具有前瞻性战略眼光的自动化制造商进行了专业的研发与制造。这绝对是一个异于PLC的新产品，然而目前市场上一些叫做RTU的产品似乎与PLC更相像，虽然也具有RTU宽温耐蚀的特性，但是却无法准确定位它的应用。人们在热烈讨论这个控制器新成员的同时，也对它充满疑惑。RTU是Remote T
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2024-09-11 20:59:32
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介绍在处理时间序列数据时，传统的RNN（循环神经网络）面临梯度消失和长期依赖问题，这使得它在处理较长序列时的表现不尽如人意。为了克服这些问题，LSTM（长短期记忆网络）作为一种更先进的RNN变种，得到了广泛应用。然而，LSTM结构较为复杂，需要计算多个门的权重和偏置，这增加了计算负担。为此，**GRU（门控循环单元）**作为LSTM的简化版本应运而生，具有更少的参数，计算更加高效，且在许多任务中表
人工智能门禁系统有哪些模块组成一种人工智能门禁系统，包括电源模块、键盘输入模块、指纹输入模块、控制主机、移动终端、摄像头、门禁、无线通讯模块、显示模块、报警模块、红外检测模块、距离检测模块、安保终端和门禁控制装置；所述电源模块、键盘输入模块、指纹输入模块、控制主机、移动终端、无线通讯模块、显示模块、报警模块、红外检测模块、距离检测模块和安保终端均连接至门禁控制装置；控制主机包括蓝牙门禁读
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2023-12-21 21:03:47
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