torch.nn.GRU 是 PyTorch 中实现门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的一个模块。GRU 是一种简化版的 LSTM(长短期记忆网络),旨在减少计算成本的同时保持对长期依赖的有效建模能力。参数说明 input_size: 输入张量中的特征维度大小。这是每个时间步的输入向量的维度。 hidden_size: 隐层张量中的特征维度大小...
GRU相较于LSTM少了一个门,计算效率和内存占用相对改善很多,但是性能差异不大,这是他后来逐渐流行的主要原因。 Transformer 对与transformer,它采用的是encoding-decoder的结构,自顶而下的设计来看 transformer基本机构,Attention Is All You Need input->transformer->output input->encoders->decoders->output input->...
双向的lstm,将前向和反向的信息进行拼接 LSTM的优势: 缓解了梯度消失和梯度爆炸 LSTM的劣势: 更加复杂 GRU模型,门控循环单元结构 综合了LSTM和RNN 只有两个门,更新门和重置门
双向RNN 准确性提高了,但必须等整个句子输入完全才可以预测。 长短期记忆递归神经网络 LSTM RNN 在处理长序列时,由于梯度消失或梯度爆炸的问题,确实可能导致随着时间的推移,之前的输入对当前步的影响逐渐减弱。 这是由于在反向传播过程中,梯度信息的传递过程中出现的问题导致的。 这样的问题限制了传统RNN在捕捉长期依赖...
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。
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RNN/LSTM/GRU seq2seq Contextual Word Embedding transformer: bert NLP NLP:自然语言处理(NLP)是信息时代最重要的技术之一。理解复杂的语言也是人工智能的重要组成部分。而自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP一枝独秀,本文将...
百度试题 结果1 题目OpenAI提出的GPT主要使用了什么模型作为基本结构 A. RNN B. LSTM C. Transformer D. GRU 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目BERT主要使用了什么模型作为基本结构 A. RNN B. LSTM C. Transformer D. GRU 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
RNN的前向计算过程公式 注意点 LSTM LSTM结构 遗忘门(Forget Gate) 输入门(Input Gate) 更新细胞状态 输出门(Output Gate) LSTM前向计算过程公式总结 注意点 GRU GRU结构 前言 本人目前研二,预计之后找大模型相关的工作。从今天开始,我会在知乎上发布我的LLM知识学习记录,和各位知乎的朋友一起交流讨论,欢迎大家...