在对deeplearning4j进行源码重组编译的时候， 发现这个源码中很多地方都写得非常简略，没有GET，SET等这样的属性操作函数。...而编译过程中经常会发生报错，究其原因就是没有找到GET或者SET属性的函数。 上网一搜，才发现使用了lombok的JAR包的原因。而这个库已经下载了，但是需要进行一定的配置才可以。...因此根据网上的配置，果然顺利搞定。 2....在lombok.jar的所在路径下，运行 java -jar lombok.jar，弹出的运行框内，手动选择一下eclipse IDE，亦即eclipse 3....修改eclipse的启动路径下，修改eclipse.ini文件，再文件最后添加如下内容 -javaagent : lombok.jar -Xbootclasspath/a : lombok.jar 4.
上期我们一起学习了RNN的STML模块， 深度学习算法(第22期)----RNN中的LSTM模块术 今天我们一起简单学习下RNN中的另一个常用模块GRU模块 (Gated Recurrent Unit)...从整体上看GRU和基本的RNN单元一样，有两个输入：当前时刻网络的输入值x(t), 上一时刻GRU的短时输出状态h(t-1)；两个输出：当前时刻网络的输出值y(t), 当前时刻GRU短时输出状态h(t)...其实GRU是LSTM的简化版本，并且表现的也挺不错。主要区别在于，GRU把LSTM中的两个状态c(t)和h(t)合并成了一个h(t)。...如果降低z(t)，那么1-z(t)就会增大，也就是说h(t-1)流到h(t)的东西就越多，相反主层的输出就较少。也就是说z(t)决定了多大程度上擦除之前状态。 其中GRU中的公式如下： ?...好了，至此，今天我们简单学习了RNN中GRU，希望有些收获，下期我们将一起学习下NLP中的Word Embeddings，欢迎留言或进社区共同交流，喜欢的话，就点个“在看”吧，您也可以置顶公众号，第一时间接收最新内容
，从过去 10天的气象数据中做抽样后，形成训练数据。...， 因此有1440/6=240条数据会作为训练数据，这就是代码中的lookback//step于是我就把1点前10天内的抽样数据作为训练数据，2点是的气温作为数据对应的正确答案，由此 可以对网络进行训练...这回我们使用反复性神经网络，因为这样的网络能够利用数据间存在的时间联系来分析数据潜在规律进而提升预测的准确性，这次我们使用的反复性网络叫GRU，它是LSTM的变种，两者基本原理一样，只不过前者是对后者的优化...在2015年时研究贝叶斯深度学习的博士生Yarin Gal 发现了处理反复性网络过度拟合的方法，那是每次都将同样的若干比例权重清零，而不是随机清零，而这种清零机制内内嵌在keras框架中。...至此我们就把LSTM和GRU这两种反复性网络在具体实例上的应用展示完成，如果你运行过上面代码会发现，普通CPU的机子运行代码起来效率很慢，它再次证明了算力和数据是人工智能中两道极难迈过去的坎儿。
使用GRU单元建立RNN模型 6. 文本生成 参考 基于深度学习的自然语言处理 本文使用 GRU 单元建立 RNN 网络，使用唐诗三百首进行训练，使用模型生成唐诗。...GRU RNN 网络能够克服简单RNN网络的一些问题，如梯度消失，梯度很难从深层传递到浅层，导致浅层的参数更新非常缓慢，学习速度很慢，还导致深层浅层学习不均衡。...GRU，LSTM 使用更新门，遗忘门，来解决长距离的依赖关系，GRU相比LSTM参数更少。 RNN 网络的还有缺点就是无法采用并行计算，必须在上一个时间步的基础上计算下一个时间步。 1....使用GRU单元建立RNN模型 建模 # 建模 from keras.models import Sequential from keras.layers import GRU, Dense from keras.optimizers...next_w = idx_word[next_idx] # 取出这个词 generated += next_w # 加到句子中 sentence = sentence[1
通过卷积层、池化层和全连接层的组合，CNN 能够自动提取图像中的特征，具有出色的识别效果。...循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在处理序列数据，如文本、时间序列等方面表现卓越。...在训练过程中，Deeplearning4j 会根据设定的损失函数（如均方误差、交叉熵等）计算模型预测值与真实值之间的误差，并通过反向传播算法将误差从输出层反向传播到输入层，更新模型的参数。...L1 和 L2 正则化通过对参数进行约束，防止模型过于复杂；dropout 则在训练过程中随机丢弃部分神经元，增强模型的泛化能力。 同时，利用验证集在训练过程中监控模型的性能。...只有每个环节都做到严谨细致、合理优化，才能构建出高性能的深度学习模型，在人工智能的浪潮中借助 Java 与 Deeplearning4j 的力量扬帆远航，为解决各种复杂的现实问题提供强有力的技术支撑。
以上所有表达式中的 通常是指Sigmoid函数，主要是起到门控作用，因为其输出为0~1，当输出接近0或者1时，符合物理意义上的关或开。...2.2 一些总结 循环神经网络中的隐状态h存储了历史信息，可以看做一种记忆。在简单的RNN模型中，h在每一个时刻都是改变的，都会被重写，因此可看作一种短期记忆。...而在LSTM中，记忆单元c可以在某个时刻捕捉到某个关键信息，并有能力将此关键信息保存一定的时间间隔。...3.GRU 3.1 基本结构 门控循环单元（Gated Recurrent Unit， GRU）网络是一种比LSTM网络更加简单的循环神经网络。...3.因此，更新门用于控制前一隐藏状态有多少信息转移到当前隐藏状态，类似于LSTM中的内部记忆单元。 因此，综合二者并观察状态更新表达式我们可以发现： 1.当 图片 时，GRU退化为简单RNN。
▌作为解决方案的 LSTM 和 GRU LSTM 和 GRU 是解决短时记忆问题的解决方案，它们具有称为“门”的内部机制，可以调节信息流。 ?...创建一个候选层，候选层中包含着可能要添加到细胞状态中的值； 4.combine 同样要丢到输入层中，该层决定了候选层中哪些数据需要添加到新的细胞状态中； 5.接下来细胞状态再根据遗忘层、候选层、输入层以及先前细胞状态的向量来计算...▌GRU 知道了 LSTM 的工作原理之后，来了解一下 GRU。GRU 是新一代的循环神经网络，与 LSTM 非常相似。与 LSTM 相比，GRU 去除掉了细胞状态，使用隐藏状态来进行信息的传递。...GRU 的细胞结构和门结构 更新门 更新门的作用类似于 LSTM 中的遗忘门和输入门。它决定了要忘记哪些信息以及哪些新信息需要被添加。 重置门 重置门用于决定遗忘先前信息的程度。...这就是 GRU。GRU 的张量运算较少，因此它比 LSTM 的训练更快一下。很难去判定这两者到底谁更好，研究人员通常会两者都试一下，然后选择最合适的。
CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023...智能层是包含深度学习模型的层。 CirCor数据集 使用CirCor数据集，总共从942名患者中获得3007个录音，包含499个杂音和2508个正常录音。为了解决这个类不平衡问题，论文进行了欠采样。...数据增强 时间拉伸：音高移动和音频移动使得总的训练数据变成了原来684个片段大小的3倍。 调高音高:在不改变节奏的情况下，调高或调低音高。半音在-4到+4的范围内随机选择。...对给定的音频数据集进行滤波，可以去除录制过程中由于各种环境条件而产生的噪声。 归一化是通过归一化+1到-1范围内的每一类心跳声音来改进训练过程。...在通过GRU单元对时间序列数据进行处理之前，对二维卷积层进行批处理归一化和概率为0.3的Dropout，防止过拟合和泄漏 CNN层期望提取关键的MFCC系数，并以时间序列数据的形式提供给BiGRU层。
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的直觉开始。然后我（Michael）将解释使LSTM和GRU表现良好的内部机制。...如果梯度值变得非常小，则不会产生太多的学习。 ? 梯度更新规则 因此，在递归神经网络中，获得小梯度更新的层会停止学习。那些通常是较早的层。...因为这些层不再学习，RNN会忘记它在较长序列中看到的内容，因此只有短期记忆。 LSTM和GRU解决方案 LSTM和GRU是作为短期记忆的解决方案而创建的。...如果你是这样，那么其他的单词就会从记忆中逐渐消失。 ? 这就是LSTM或GRU的作用。它可以学习只保留相关信息来进行预测，忘记不相关的数据。在这种情况下，你记得的单词让你判断麦片是好的。...GRU 所以现在我们知道LSTM是如何工作的，让我们简单地看一下GRU。GRU是新一代RNN，与LSTM非常相似。GRU不使用单元状态，而是使用隐藏状态来传输信息。
作者 | Che_Hongshu 来源 | AI蜗牛车 （ID: AI_For_Car) 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...，在经过sigmoid激活作用下得到0-1的值，也就是三个门值 和3差不多，依然还是 输入值x和上一个单元的输出h，两个值有对应的权重和3中的描述一模一样，唯一的区别在于有一个tanh激活函数，最后相当于得到此时输入得到的当前...对于LSTM来说依然还是xt与ht-1分别权重相乘相加，之后经过tanh函数为此时的new memory，而GRU为在这个计算过程中，在ht-1与权重乘积之后和reset gate相乘，之后最终得到new...接下来和lstm得到final memory其实一样，只是GRU只有两个输入，一个输出，其实这里h即输出也是state，就是说GRU的输出和state是一个值，所以4步骤得到的是new h，这步骤得到的是...update 类似于 input gate和forget gate 3.2 功能上 GRU参数更少，训练速度更快，相比之下需要的数据量更少 如果有足够的数据，LSTM的效果可能好于GRU Reference
GRU通过重置门和更新门来控制信息的流动，从而改善了传统循环神经网络中的长期依赖问题。 长短期记忆网络（LSTM） 长短期记忆网络（LSTM）是另一种常用的门控循环神经网络结构。...循环结束后，使用 torch.cat 函数将输出列表中的所有输出连接起来，得到一个形状为 (seq_length * batch_size, num_outputs) 的张量，表示模型在整个序列上的输出...) train(model_gru, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device) 创建了一个使用PyTorch库中的GRU类的model_gru，并对其进行训练...关于训练过程，请继续阅读 （三）基于GRU的语言模型训练 注：本实验使用Pytorch库的GRU类，不使用自定义的GRU函数 1....）的大小和每个序列的时间步数（time step）的值分别为32，25 加载的训练数据迭代器和词汇表 vocab_size 是词汇表的大小，num_hiddens 是GRU 隐藏层中的隐藏单元数量，num_epochs
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。...，在经过sigmoid激活作用下得到0-1的值，也就是三个门值 和3差不多，依然还是 输入值x和上一个单元的输出h，两个值有对应的权重和3中的描述一模一样，唯一的区别在于有一个tanh激活函数，最后相当于得到此时输入得到的当前...对于LSTM来说依然还是xt与ht-1分别权重相乘相加，之后经过tanh函数为此时的new memory，而GRU为在这个计算过程中，在ht-1与权重乘积之后和reset gate相乘，之后最终得到new...接下来和lstm得到final memory其实一样，只是GRU只有两个输入，一个输出，其实这里h即输出也是state，就是说GRU的输出和state是一个值，所以4步骤得到的是new h，这步骤得到的是...update 类似于 input gate和forget gate 3.2 功能上 GRU参数更少，训练速度更快，相比之下需要的数据量更少 如果有足够的数据，LSTM的效果可能好于GRU Reference
UAI与PaddlePaddle联合推出的【AI核心技术掌握】系列课程持续更新中！ 今天的视频带你迅速入门新式的简化变体GRU网络 （友情提示：手机横屏看更舒服！） ?
学习目标 了解GRU内部结构及计算公式. 掌握Pytorch中GRU工具的使用. 了解GRU的优势与缺点....GRU的内部结构图 2.1 GRU结构分析 结构解释图: GRU的更新门和重置门结构图: 内部结构分析: 和之前分析过的LSTM中的门控一样, 首先计算更新门和重置门的门值, 分别是z(t)和r(t)...具体参见上小节中的Bi-LSTM. 2.4 使用Pytorch构建GRU模型 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.GRU可调用....nn.GRU类初始化主要参数解释: input_size: 输入张量x中特征维度的大小. hidden_size: 隐层张量h中特征维度的大小. num_layers: 隐含层的数量....Pytorch中GRU工具的使用: 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.GRU可调用.
GRU 并不会控制并保留内部记忆（c_t），且没有 LSTM 中的输出门。 LSTM 中的输入与遗忘门对应于 GRU 的更新门，重置门直接作用于前面的隐藏状态。...GRU 的原理 GRU 是标准循环神经网络的改进版，但到底是什么令它如此高效与特殊？...这两个门控机制的特殊之处在于，它们能够保存长期序列中的信息，且不会随时间而清除或因为与预测不相关而移除。 为了解释这个过程的机制，我们将具体讨论以下循环网络中的单元传递过程。 ?...当前时间步的最终记忆 在最后一步，网络需要计算 h_t，该向量将保留当前单元的信息并传递到下一个单元中。...在这个过程中，我们需要使用更新门，它决定了当前记忆内容 h'_t 和前一时间步 h_(t-1) 中需要收集的信息是什么。这一过程可以表示为： ?
DeepLearning4j是一个java的神经网络框架，便于java程序员使用神经网络来完成一些机器学习工程。 不管什么机器学习框架，NLP是一个不能不谈的领域，DL4J也提供了nlp的相关实现。...其中入门的例子就是从一大堆文字中找到最相关的词。 我们先来看看官方的demo，然后再模仿一个类似的程序，只不过是阅读中文的小说。....iterations(1) //指定词向量中的特征数量，与特征空间的维度数量相等。...级的入门项目，目标是从给定的raw_sentences.txt中找到与day最相近的词，将资源放到resource中，运行该程序即可。...该文用的相关资源去我项目里找https://github.com/tianyaleixiaowu/wolf_ml_mnist 从代码的注释中可以看看基本的概念，下面我们来让它学习一下中文的小说，并给出最接近的词
第十一讲 GRU 及 NMT 的其他议题 上手视频约 8 分钟 ▼ ? 翻译 | 徐普、李晶 校对 | 霍雷刚、刘晓东 字幕 | 凡江 课程直达 扫下方二维码 ?...CS224d ( 2016-2017 ) 中英字幕版 在这个冬季课程中，学生将学习执行、训练、调试、可视化和创造他们自己的神经网络模型。该课程全面介绍了应用于NLP的深度学习尖端研究。...依存分析 第七讲 - TensorFlow入门 第八讲 - RNN和语言模式 第九讲 - 机器翻译和高级循环神经网络 LSTMs 和 GRUs 第十讲 - 神经机器翻译和注意力模型 第十一讲 - GRU...- NLP 的问题和可能性架构 第十八讲 - 应对深度 NLP 的局限性 课后作业 作业1：在这个任务中，我们将熟悉神经网络，词向量及其在情绪分析中的应用的基本概念。...作业2：在本作业中，您将学习 TensorFlow 的基础知识，使用 TensorFlow 为基于转换的依赖性分析实现前馈神经网络，并通过计算递归神经网络语言模型的渐变深入研究反向传播。
双向GRU加Dual Attention模型 双向GRU加字级别attention的模型想法来自文章 “Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory...这里将原文的模型结构中的LSTM改为GRU，且对句子中的每一个中文字符输入为character embedding。这样的模型对每一个句子输入做训练，加入字级别的attention。 ?...负样本则从实体库中随机产生没有关系的实体对，再去获取这样实体对共同出现的语句。...得到实体对，获取实体对共同出现的语句，我们直接借助百度、搜狐、360等的新闻搜素功能，抓取实体对共同出现的新闻在搜索列表中的摘要。...python train_GRU.py 预测： python test_GRU.py 代码中有两个main函数。
目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，而Deeplearning4j是为数不多以Java/JVM为基础，能与Apache...本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架Deeplearning4j的重要组件，不同环境下的操作用法及实例分享。...万宫玺，苏州大学硕士，现就职于苏宁易购搜索技术研发部，从事自然语言处理、机器视觉等领域的应用开发工作。熟悉诸如Deeplearning4j、Keras等开源深度学习框架。 以下为主要分享内容： ?...分享内容可概括以下四方面： Deeplearning4j生态圈主要功能模块的介绍 Deeplearning4j单机/并行/分布式建模过程介绍 Deeplearning4j对迁移学习、强化学习的支持 基于...迁移学习和强化学习在DL4j的支持情况： ? ? 具体应用实例分享： ? ? 关于Deeplearning4j 的总结： ?
Deeplearning4j的案例和资料很少，官方的doc文件也非常简陋，基本上所有的类和函数的都没有解释。...Deeplearning4j开发环境配置 ND4J（DL4J的矩阵运算库）教程 基于DL4J的CNN、AutoEncoder、RNN、Word2Vec等模型的实现 简介 Deeplearning4j是由...Deeplearning4j UI: 可视化组件，类似Tensorflow的TensorBoard。可以用于可视化网络结构，以及网络训练中变量的监控。...28,28,1)) .backprop(true).pretrain(false).build(); 虽然相比于tensorflow、keras等Python深度学习框架中卷积网络的定制...我在很久之前用过Deeplearning4j，由于其当时不成熟的接口导致的不良的开发体验而放弃DL4J而转向其他框架，几个月后又重新使用了新版的Deeplearning4j，发现以前那些不成熟的接口（例如对于错误的提示
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