Transformer-GRU_51CTO博客

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2024-07-16 10:20:08

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2024-08-19 10:23:01

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从 RNN 到 GRU、LSTM 再到 Transformer

从 RNN 到 GRU、LSTM 再到 Transformer，是神经网络在处理序列数据中的一个进化过程。每一种模型都在不同的层面上解决了传统 RNN 模型的不足，并推动了自然语言处理（NLP）和其他序列任务的进展。RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络） RNN 是一种能够处理序列数据的神经网络，它通过循环连接在时间步之间传递信息，从而使得网络能够捕捉时间序列数据

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线性时间序列模型RNN LSTM GRU Transformer Mamba

Arima model应该是时间序列数据处理中最有名的方法之一了把，之前花了几周看了《Time Series Analysis with Application in R》的前12章，基本上是把基础的Arima模型都学完了，今天就按照R in Action中的代码依样画葫芦实际操作了一遍。Arima Model思路先写一下看完此书的一些感想把，具体的理论公式今天就先不写了，之后来补充把！首先是M

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doscommand

9月前

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从 RNN 到 GRU、LSTM 再到 Transformer （万字详解）

一、循环神经网络RNN 循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）是一种专门设计用于处理序列数据的神经网络模型，通过引入“循环结构”捕捉序列中的时间或顺序依赖关系，广泛应用于需要上下文信息的任务（如自然语言处理、视频分析、基于历史数据的股价预测）1.核心公式（1）隐藏状态：（2）输出：其中：————输入————输出————输入与输出的中间状态。如在翻译任务中起到联系

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mb684729ec7048d

4月前

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grpc（java实现）可以看看中文官方文档或者官方文档grpc是什么，官方文档告诉你，我来告诉你怎么使用Java实现！maven依赖<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.

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laokugonggao

2023-10-10 08:33:21

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gru程序pytorch pytorch gru

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

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依赖关系

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mob64ca1400bfa8

2023-10-25 15:33:27

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Kaggle金牌方案CGO-Transformer-GRU创新性地融合协方差引导优化、注意力机制和时序建模，解决多模态预测中的三大挑战：异构

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2022-01-14 14:08:01

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# Python GRU：神经网络中的关键模块 ![GRU]( ## 引言在机器学习和深度学习领域，神经网络是最常用的模型之一。其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）在处理序列数据时非常有效。然而，长序列数据的处理对传统的RNN模型来说存在一些问题，例如梯度消失和梯度爆炸等。为了解决这些问题，研究人员提出了更加复杂的循环单元模型，其中包括长短期记

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mob64ca12d52440

2023-12-22 03:23:39

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