GRU是在LSTM后提出的，效果上GRU和LSTM差不多，用谁都差不多。两网络本质都是在权衡要不要忘记过去的状态，尽量去看现在的输入数据。GRU和LSTM就是在隐状态的计算上和RNN不同，其他都一样，所以下文重点关注和RNN的不同之处，即Ht的计算上。目录门控循环单元 GRU（Gate Recurrent Unit）长短期记忆网络 LSTM（ Long Short Te
GRU是LSTM的简化结构，而LSTM是RNN的优化结构。1.RNNRNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元的输出经过权重参数调整后和下一次的输入一起进入神经网络中。区别于传统DPN和CNN，RNN除了第一轮输入输出以外，每轮输入输出都保有上一轮的信息（上一轮输出经过参数调整后又变为本轮的输入），其输出结果与输入信息顺
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2024-04-02 11:00:19
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GRU结构GRU是LSTM的简化结构，而LSTM是RNN的优化结构。所以要理解GRU的结构，首先要先理解它的两个祖先：RNN和LSTM。RNN：RNN的结构十分简单，就是将网络的输出保存在一个记忆单元中，这个记忆单元的输出经过权重参数调整后和下一次的输入一起进入神经网络中。区别于传统DPN和CNN，由于RNN除了第一轮输入输出以外，每轮输入输出都保有上一轮的信息（上一轮输出经过参数调整后又变为本轮
前言因为自己LSTM和GRU学的时间相隔很远，并且当时学的也有点小小的蒙圈，也因为最近一直在用lstm，gru等等，所以今天没事好好缕了一下，接下来跟着我一起区分并且每个单元全都非常深刻的记一下把。一、LSTM这里我们只看内部结构 公式为 看内部结构的话为 接下来是我的理解和记忆方法以及区分。 自己对上面的图片进行了编辑，单元和公式一一对应颜色，方便自己和他人观看。 一张图清晰地搞定LSTM。 个
1.语言模型语言模型用于对特定序列的一系列词汇的出现概率进行计算。一个长度为m的词汇序列{w1,…,wm}的联合概率被表示为P(w1,…,wm)。由于在得到具体的词汇之前我们会先知道词汇的数量，词汇wi的属性变化会根据其在输入文档中的位置而定，而联合概率P(w1,…,wm)的计算通常只考虑包含n个前缀词的词窗口而非考虑全部的前缀词： P(w1,…,wm)=∏i=1i=mP(wi
原创
2021-05-07 17:56:32
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一、RNN 的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上，例如使用过去的视频段来推测对当前段的理解。如果 RNN 可以做到这个，他们就变得非常有用。但是真的可以么？答案是，还有很多依赖因素。 有时候，我们仅仅需要知道先前的信息来执行当前的任务。例如，我们有一个语言模型用来基于先前的词来预测下一个词。如果我们试着预测 “the clouds are in the sky” 最后的词，我们
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2024-08-07 18:22:21
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2019-08-29 17:17:15 问题描述：比较RNN，GRU，LSTM。 问题求解： 循环神经网络 RNN 传统的RNN是维护了一个隐变量 ht 用来保存序列信息，ht 基于 xt 和 ht-1 来计算 ht 。 ht = g( Wi xt + Ui ht-1 + bi ) yt = g(
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2019-08-29 17:17:00
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一、随机接入1、随机接入可以实现的两个基本功能a.实现UE与gNB之间的上行同步（TA:Tracking Area,跟踪区域）
b.gNB为UE分配上行资源（UL_GRANT：UL 授权）2、随机接入分为基于竞争的随机接入和基于非竞争的随机接入基于竞争的随机接入的场景：a.初始RRC接入; b.RRC连接重建； c.当UE从非激活态转移到激活态时 d.当切换失败时 e.上行失步且有上行数据需要
一、什么是循环神经网络： 循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN），RNN是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN，等等。 RNN的特点，RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，利用了RNN
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2020-11-11 11:28:00
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为了添加一个新信息，RNN需要通过一个函数完全地转换当前的信息。因此信息是以整体为单位进行修改的，模型并没有考虑重要的和不重要的信息。LSTM 会通过乘法和加法等运算对信息进行局部的修改。因此通过 LSTM，信息流会选择性地通过单元状态，也就是说 LSTM 会选择性地记忆或遗忘某些特征。此外，特定单元状态下的信息共有三种不同的依赖性。RNN标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例
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2024-04-20 10:21:05
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首先创造初始值这里画出图帮助理解其实对于每个单元来说 h就是输出, 这里可以
原创
2022-11-16 19:42:55
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项目需要，先简记cell，有时间再写具体改进原因 RNN cell LSTM cell: GRU cell: reference: 1、https://towardsdatascience.com/animated-rnn-lstm-and-gru-ef124d06cf45#50f0 2、https
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2019-08-22 11:59:00
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写在前面CNN(Convolution Neural Network) 和 RNN(Recurrent Neural Network)是当下 Deep Learning 应用领域中主流的两大结构。前篇文章中我们介绍了 CNN，本篇开始我们聊聊 RNN。RNN 跟 CNN 历史相似之处在于，都是上个世纪提出来的概念。但是由于当时计算量和数据量都比较匮乏，它们都被尘封，直到近几年开始大放异彩，可以说是
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2024-05-10 19:31:35
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RNN和LSTM的区别如下：RNN没有细胞状态；LSTM通过细胞状态记忆信息。RNN激活函数只有tanh；LSTM通过输入门、遗忘门、输出门引入sigmoid函数并结合tanh函数，添加求和操作，减少梯度消失和梯度爆炸的可能性。RNN只能够处理短期依赖问题；LSTM既能够处理短期依赖问题，又能够处理长期依赖问题。但是LSTM相对的运行时间较长双向RNN和BERT： 双向RNN与self
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2024-03-21 17:40:31
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递归神经网络上一讲讲了CNN的架构，那么当我们把时间这个维度考虑进来了以后，我们就得到了递归神经网络（RNN）。RNN的输入输出可以是一对多、多对一、多对多，分别对应不同的应用场景RNN的核心部分是如下公式，旧状态+当前输入，经过一个函数，得到了新状态，新状态会被送到下一个时候参与运算。我们的这个函数fw在不同时间是固定的。普通RNN一般来说这个fw函数是tanh函数，W是我们需要学习的权重，分别
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2024-04-07 22:26:43
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博主整理了一下几篇经典的目标检测及跟踪的论文，在此平台发布，供自己和大家参考学习、互相交流。为了学习Faster RCNN，我们追根溯源，从RCNN（Regions with CNN features）开始，再到Fast RCNN，最后学习Faster RCNN。RCNNRCNN算法主要可以分为四个步骤对于一张图像生成1K-2K个候选区域（使用Selective Search 方法）对于每个候选区
一、番外说明大家好，我是小P，今天和大家一起学习目标检测领域的经典文章-RCNN，希望大家支持和喜欢。此外，对“目标检测/模型压缩/语义分割”感兴趣的小伙伴，欢迎加入QQ群 813221712 讨论交流，进群请看群公告！ 点击链接加入群聊【Object Detection】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5kXCXF8二、资料推荐1、本文相关资料推荐注：为方
RNN网络顾名思义，序列模型，因此假设input -> hidden -> output结构下，hidden layer的权重不仅从 input中得来，并且会从上一个时刻的hidden layer的权重得来，具体如图 RNN梯度消失与梯度爆炸的原因：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28687529 LSTM与RNN的
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2024-10-24 18:57:49
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门控循环单元（GRU）是另一种改进的循环神经网络（RNN）变体，旨在解决标准RNN在处理长序列数据时的不足。GRU与长短期记
循环神经网络（RNN）的GRU简介门控循环单元（GRU）是另一种改进的循环神经网络（RNN）变体，旨在解决标准RNN在处理长序列数据时的不足。GRU与长短期记忆网络（LSTM）类似，但结构更为简化，通常在计算效率上具有优势。GRU的结构GRU的主要组成部分包括两个门：重置门（Reset Gate）：决定如何结合新输入和过去的隐藏状态。输入：当前输入和前一隐藏状态。输出：0到1之间的值，0表示“完全
