文章目录门控循环单元（GRU）1 - 门控隐状态重置门和更新门候选隐状态隐状态2 - 从零开始实现初始化模型参数定义模型训练与预测3 - 简洁实现4 - 小结 门控循环单元（GRU）循环神经网络在计算梯度、矩阵连续乘积导致梯度消失或爆炸的问题。下面我们简单思考一下这种梯度异常在实践中的意义：我们可能会遇到这样的情况：早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其中第一个观
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2024-03-01 15:11:46
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A Convolutional Gated Recurrent Neural Network for Epileptic Seizure PredictionABSTRACT在本文中，我们提出了一种卷积门控递归神经网络(CGRNN)来预测癫痫发作，基于从EEG数据中提取的代表信号的时间方面和频率方面的特征。使用波士顿儿童医院收集的数据集，CGRNN可以提前35分钟至5分钟预测癫痫发作。我们的实验结
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2023-08-08 18:07:06
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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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门控循环网络 深度学习的概念源于对人工神经网络的研究，门控循环单元GRU神经网络是深度学习的一种。长短期记忆网络（LSTM）在RNN的基础上，通过引入门控操作解决了其梯度爆炸的问题，而GRU网络实际上是LSTM网络一种较为成功的变体【1,2,3】。 对比一般的神经网络，GRU网络收敛速度快且不容易发生梯度消失的情况，主要原因是该网络复杂的门控单元（细胞状态）通过偏置和相关参数来实时和灵活的调整激活
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2023-08-08 16:01:46
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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。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
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2024-03-31 08:21:59
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论文：Li, Yujia, etal. Gated Graph Sequence Neural Networks[J]. Computer Science, 2015.ContributionOur main contribution is an extension of Graph Neural Networks that outputs sequences.(扩展了输出序列的图神经网络) 以前
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2023-12-27 13:25:48
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门控图神经网络及PyTorch实现前言GNN预备知识面对一大串公式不得不说的定理*巴拿赫不动点定理*GNN信息传播特点——可达性任务展示具体实现*隐藏状态的计算**GNN网络框架**算法Forward and Backward*从GNN到GGNNGNN的局限GGNN的改变门控图神经网络传播过程大致算法步骤门控图神经网络PyTorch模型代码model.py*GatedPropagation类**
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2024-04-04 07:08:39
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GitHub - XudongLinthu/context-gated-convolution: Implementation for Context-Gated Convolutionhttps://github.com/XudongLinthu/context-gated-convolution目录GitHub - XudongLinthu/context-gated-convolution:
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2023-11-08 09:58:39
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在双向循环神经网络中，每个时间步的隐状态由当前时间步的前后数据同时决定。双向循环神经网络与概率图模型中的“前向-后向”算法具有相似性。双向循环神经网络主要用于序列编码和给定双向上下文的观测估计。由于梯度链更长，因此双向循环神经网络的训练代价非常高。在序列学习中，我们以往假设的目标是： 在给定观测的情况下 （例如，在时间序列的上下文中或在语言模型的上下文中）， 对下一个输出进行建模。 虽然这是一个典
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2024-01-17 13:29:15
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# 实现门控循环单元（GRU）神经网络
## 简介
在本文中，我将教会你如何实现门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）神经网络。GRU是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）变体，用于处理序列数据。GRU通过引入两个门控单元，即更新门和重置门，来解决传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题，从而提高了模型的效果。
##
原创
2023-08-13 06:32:05
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⛄ 内容介绍针对传统故障诊断方法难以摆脱线性方程的束缚及预测精度不高的问题,将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,提出了卷积门控循环单元网络模型.该模型不仅具备卷积神经网络局部感知的特性,还具备门控循环单元网络长期记忆的功能,从而具有表达数据时空特征的能力.⛄ 部分代码function [y1,y2]=gaussian(n)
%产生数据量为n的两个相互独立高斯分布y1、y2
%---------
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2023-10-27 19:01:25
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文章目录1.门控循环单元(GRU)1.1 门控隐状态A.重置门与更新门B.候选隐状态C.隐状态1.2 GRU的实现A.从零实现B.简洁实现 1.门控循环单元(GRU)GRU是一个比较新的提出来的，在LSTM之后提出，但是相比LSTM思想更简单一点，效果也差不多，但是GRU的计算速度比LSTM更快。在RNN中，太长的信息处理效果并不好，因为RNN将所有信息都放进隐藏单元里，当时间步很长时，隐藏状态
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2024-01-20 01:41:05
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文章目录1. GRU2. ⻔控循环单元2.1 重置门和更新门2.2 候选隐藏状态2.3 隐藏状态 1. 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 re
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2024-01-30 07:01:10
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什么是神经网络控制技术神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。什么是神经网络控制神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中，它是通过对系统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制
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2023-09-19 06:16:30
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1.遗传算法与神经网络遗传算法在神经网络中的应用主要反映在以下三个方面。（1）神经网络的学习。首先，将遗传算法应用于神经网络的学习，可以对网络的学习规则实现自动化，从而提高学习效率；其次，利用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点，可以提高网络权数的优化速度。（2）神经网络的设计。如何用遗传算法设计一个优质的神经网络结构需要两步：第一步，要解决网络结构的编码问题，目前的编码方法有直接编码法、参数化编
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2023-09-27 20:25:43
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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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目录：门控循环神经网络简介长短期记忆网络（LSTM）门控制循环单元（GRU）TensorFlow实现LSTM和GRU参考文献一、 门控循环神经网络门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整，加入了门控机制，用来控制神经网络中信息的传递。门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留，有多少需要丢弃，新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等。这使得门控循环神经网络可以学习跨
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2023-11-29 19:03:12
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门控时钟，英文名gate clock。所谓“门控”是指一个时钟信号与另外一个非时钟信号作逻辑输出的时钟。比如，你用一个控制信号“与”一个CLK，以控制CLK的起作用时间。在ASIC中利用此来减少功耗，因为功耗主要消耗在MOS的翻转上了，门控时钟的输出，有一段时间不翻转不变化，减少了功耗；但在FPGA中，由于时钟走专用的网络等原因将导致诸多问题，如门控时钟可能会有毛刺，skew和jitter，以及时
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2023-07-04 09:30:14
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目录1 GRU的输入输出结构2 GRU的内部结构2.1 重置门 reset gate2.2 更新门 update gate3 LSTM与GRU的关系4. 总结5 吴恩达视频截图 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
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2023-11-03 18:09:44
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门控的基本要求：1. 所需要的沿（对于正沿触发的寄存器是正沿，对于负沿触发的寄存器是负沿）不增加，不减少；1. 不会产生毛刺；1. 使用后功耗要能够降低；1. 最好面积还会减小。 1. 上升沿触发的门控时钟的结构研究：应用与上升沿触发的寄存器的门控。1. 直接与门结构： 1. 高电平使能Latch
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2023-09-22 22:44:47
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