GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
GRU仍然不能完全解决梯度消失问题,同时其作为RNN的变体,有着RNN结构本身的一大弊端——不可并行计算,这在数据量和模型体量逐步增大的未来,是RNN发展的关键瓶颈。 四、代码实现GRU 这里只展示我用numpy搭建的GRU网络,并且实现对“abcdefg abcdefg abcdefg”序列数据的预测。详细地可以在我的github的GRU文件夹上看,包括...
作者简介链接:http://glacier.iego.net/sample-page/ CNN or GRU :https://github.com/hit-computer/GRU-or-CNN RNN:https://github.com/hit-computer/char-rnn char-rnn-tf:https://github.com/hit-computer/char-rnn-tf SC-LSTM:https://github.com/hit-computer/SC-LSTM最后编辑于 :2017.12.08 05:...
#GRU模型:两层双向的算法 # Two layers of bidirecitonal GRUs # GRU seems to work as well, if not better than LSTM: gru_1=GRU(rnn_size,return_sequences=True,kernel_initializer='he_normal',name='gru1')(inner) gru_1b=GRU(rnn_size,return_sequences=True,go_backwards=True,kernel_initializ...
GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
项目使用深度学习模型进行文本分类,所使用的模型主要包括:FastText,TextCNN,DPCNN,RNN系列(RNN,LSTM,GRU),RNN-Attention,TextRCNN,HAN,Bert,BertCNN,BertRNN,BertRCNN,XLNet。 方法部分对每个模型及其结构给出简要介绍,并附上pytorch代码实现。 实验部分所采用的的数据集:weibo_senti_100k情感分类(二分类),cnews新闻...
这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚。
RNN GRU 分类 python rcnn代码python 本文用的系统是Ubuntu 16.04, 虚拟环境:tensorflow-gpu, python=3.5 代码下载地址:https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5 教程链接:https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5(就在代码页面的下面)...
1、大多数框架(例如Tensorflow)上,都有多个RNN实现/内核; 一旦降低到cudnn LSTM / GRU级别,执行速度是最快的。但是,这种实现不太灵活(例如,可能希望层归一化),并且接下来如果在CPU上运行推理可能会出现问题。 2、在cuDNN这个层面,大部分框架的运行时间是非常相似的。这个Nvidia的博客文章写到过几个有趣的用于循环...