1. 张量范数关于范数的理解可以参考这篇文章，在Pytorch中矩阵的范数主要通过以下接口实现。torch.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None)返回给定张量的矩阵范数或向量范数。注意torch.norm 已弃用，可能会在未来的 PyTorch 版本中删除。
在计算向量范数时使用 torch.lina
转载
2024-01-12 09:00:23
139阅读
2014年提出的 GRU，Gate Recurrent Unit，门控循环单元，是循环神经网络RNN的一种。GRU也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题。我们知道Vanilla RNN 当时间步数较⼤或者时间步较小时，RNN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
转载
2023-10-25 15:33:27
202阅读
## PyTorch GRU的实现
### 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch库实现GRU（Gated Recurrent Unit），并训练一个简单的GRU模型。GRU是一种循环神经网络（RNN）的变种，适用于处理序列数据，例如自然语言处理和时间序列预测。
### 整体流程
下面是实现PyTorch GRU的整体步骤：
```mermaid
journey
ti
原创
2023-08-16 17:01:40
232阅读
nn.GRU(num_inputs, num_hiddens)与普通RNN 区别： GRU支持隐状态的门控，有专门机制确定 何时更新隐状态， 何时重置隐状态。 重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系。更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。 GRU源代码：import torch
from torch import nn
from d2l import torch as
转载
2023-05-24 16:51:03
338阅读
文章目录0 写在前面1 卷积层2 下采样3 卷积和下采样4 输出是十分类的问题5 特征提取器6 卷积层6.1 单通道卷积6.2 多通道卷积6.3 卷积输出7 卷积核的维度确定8 局部感知域（过滤器）9 卷积层代码实现10 填充padding11 定义模型12 完整代码 0 写在前面在传统的神经网络中，我们会把输入层的节点与隐含层的所有节点相连。卷积神经网络中，采用“局部感知”的方法，即不再把输入
转载
2023-08-10 10:31:37
222阅读
推荐项目：CutMix-PyTorch - 提升深度学习模型性能的新颖数据增强技术 CutMix-PyTorchOfficial Pytorch implementation of CutMix regularizer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/CutMix-PyTorch 项目简介是一个基于 PyTorch 的开源实现，它引入了一种名为 CutM
# PyTorch中GRU的实现
## 简介
在本文中，我将教你如何在PyTorch中实现GRU（Gated Recurrent Unit）这个循环神经网络模型。GRU是一种常用的循环神经网络模型，它能够解决序列数据建模的问题，如自然语言处理、语音识别等。
## 步骤概览
在实现GRU之前，让我们先来了解一下整个流程。下面是实现GRU的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-07-25 18:47:48
389阅读
# PyTorch GRU输入
