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使用机器学习的道路交通预测（GRU 模型）
使用机器学习的道路交通预测（GRU 模型） 动机或想法 — 这个博客的全部和唯一目的是解决我们现在面临的普遍问题，即堵车。我试图创建一个简单的机器学习应用程序来解决这个问题。 由于我必须在我的 GSoC 阶段选择一个业务垂直领域——我选择 smart 作为我的垂直领域，并试图解决这个垂Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction阅读笔记
动机 本文是2019年AAAI上的一篇论文，提出了经典的深度学习推荐模型DIEN。之前的工作大多数是直接将用户的行为序列建模为用户的兴趣，没有具体为这些行为背后的潜在兴趣进行建模。本文提出的DIEN模型使用兴趣提取层和兴趣演变层更好地建模用户兴趣。DIN和DIEN都是阿里团队提出的模型，56门控循环单元GRU
点击查看代码 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l """ 额外的控制单元 """ batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps) # 初始化模型参数 def get_params(vocab_sizePython用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列预测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27042 原文出处：拓端数据部落公众号 该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以累积的形式呈现，为了找出每天的新病例，我们需要减去这些值 df.head(10) 这些数据是根GRU和LSTM相比怎么样
GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体，因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。 在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值。而在GRU模型中只有两CRUSE: Convolutional Recurrent U-net for Speech Enhancement
CRUSE: Convolutional Recurrent U-net for Speech Enhancement 本文是关于TOWARDS EFFICIENT MODELS FOR REAL-TIME DEEP NOISE SUPPRESSION的介绍，作者是Microsoft Research的Sebastian Braun等。相关工作的上下文可以参看博文 概述 本文设计的是基于深度学习的语音增强模型，工8.Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction论文详解
一、背景总述 2017年6月阿里妈妈的精准定向检索及基础算法团队放出了论文Deep Interest Network(DIN)，用于解决电子商务的CTR预估，再次基础上，最近又放出了改进版本Deep Interest Evolution Network(DIEN)，主要解决了以下两个问题： 更加精确的刻画用户的长期兴趣和短期兴趣用户的GRU（Gated Recurrent Unit）门控循环单元结构
GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构 nn.GRU类初始化主要参数解释:nn.GRU类实例化对象主要参数解释: 代码示例：代码运行结果GRU的优势:GRU的缺点: 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RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching RAFT-Stereo：用于立体匹配的多级递归场变换
RAFT—Stereo 摘要 本文介绍了一种基于光流网络RAFT[35]的新型深度整流立体声系统RAFT- stereo。我们引入了多级卷积gru，它可以更有效地在图像中传播信息。RAFT-Stereo的改进版本可以进行精确的实时推理。RAFT-stereo在Middlebury排行榜上排名第一，在1px的误差上比第二好的方法深度学习学习——将LSTM，GRU等模型加入 nn.Sequential中
因为nn.GRU还有nn.LSTM的输出是两个元素，直接加到nn.Sequential中会报错，因此需要借助一个元素选择的小组件 SelectItem 来挑选 class SelectItem(nn.Module): def __init__(self, item_index): super(SelectItem, self).__init__() self._name = 'selectiGRU、LSTM、双向循环神经网络
动手学深度学习笔记 一、门控循环单元(GRU)1.重置门和更新门2.候选隐状态3.隐状态4.PyTorch代码 二、长短期记忆网络(LSTM)1.输入门、忘记门和输出门2.记忆元3.隐状态4.PyTorch代码 三、深度循环神经网络四、双向循环神经网络 学习GRU和LSTM之前可以先看 RNN基础代码-PyGRU学习笔记
门控循环单元GRU学习笔记 比LSTM更简单的结构 只记住相关的观察需要： 更新门 -- 能关注的机制 重置门 -- 能遗忘的机制 门，是和隐藏状态同样长度的向量。 下面公式中的几个参数： \(H_{t-1}\)是隐藏状态； \(X_t\)是输入； \(\sigma\)是有激活函数sigmod的fc层，输出范围[0,1] W是需要基于点击率预测的长序列用户行为建模
本文介绍的是《Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction》 论文的下载地址：https://arxiv.org/abs/1905.09248 源代码下载地址：https://github.com/UIC-Paper/MIMN ps: 在运行源代码，搭建环境时，要装载python2.7以及tensorflow1.4。【matlab】LSTM/GRU网络回归/分类改进与优化合集(持续更新)
【MATLAB】LSTM/GRU网络回归/分类预测问题改进与优化合集(结合2021年新进化算法）#持续更新 目录金枪鱼算法TSO-LSTM孔雀优化算法(POA)-LSTM猎人优化算法(HPO)-LSTM面包多链接 目录 概述： 1.原理：通过进化算法寻找LSTM网络最优超参数。 2.本文测试数据为12输入单输出，解决回【论文阅读】Exploiting Multiple Embeddings for Chinese Named Entity Recognition[ACM2019]
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1908.10657.pdf 代码地址(Keras)：https://github.com/WHUIR/ME-CNER ABSTRACT 识别文本中提到的命名实体将丰富下游级别的许多语义应用程序。然而，由于微博中主要使用口语，与正式中文语料库中的命名实体识别相比，中文微博中的命名实体识别（NER）的性能显著长短期记忆神经网络（LSTM）介绍以及简单应用分析
本文分为四个部分，第一部分简要介绍LSTM的应用现状；第二部分介绍LSTM的发展历史，并引出了受众多学者关注的LSTM变体——门控递归单元（GRU）；第三部分介绍LSTM的基本结构，由基本循环神经网络结构引出LSTM的具体结构。第四部分，应用Keras框架提供的API，比较和分析简单循环神经网络（SRN）、LSTMRNN，LSTM，GRU学习笔记
一、RNN 1.循环神经网络概述 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），简称RNN。它与DNN和CNN的不同是：可处理序列问题（如一段文字，一段语音等）。如给定一个索引从0-T的序列，对于任意的索引号t，它对应的输入是,则模型在t时刻的隐藏状态由和t-1时刻的隐藏状态共同决定。而t深度学习-序列模型2
RNN新生成序列采样，这样做的动机：因为要看训练好的模型不知道在那些方面表现的好，具体来分析，便于进一步改进模型。数学角度说，就是检查训练好的数据分布是怎样的。 具体来说： １、按照生成模型那样，先生成第一个单词，softmax分布进行随机抽选，第二个词在第一个词的基础上进行生成，第三个在前动手学深度学习 | 长短期记忆网络（LSTM）| 57
目录长短期记忆网络 LSTM代码QA 长短期记忆网络 LSTM 90年代发明的网络，其实挺复杂的，就现在其实大家也没有搞明白为什么要这么设计。 LSTM虽然是长得挺奇怪的，但是使用效果还是不错的，尽管是90年年代发明的网络。 LSTM其实要实现的效果和GRU是差不多的，只不过设计相对复杂动手学深度学习 | 门控制循环单元（GRU）| 56
目录门控制循环单元 GRU代码QA 门控制循环单元 GRU 首先这个GRU是最近几年才提出来的，它是在LSTM之后才提出来的，之所以先讲GRU是因为它相对比较简单一些。LSTM相对复杂，但是其实二者的表现效果差不多，所以实际使用哪个都是可以的。 GRU最主要是知道什么叫做“门控”。 我们之前说过pytorch RNN训练结果出现nan
我是通过打断点判断出来的。 （1）利用torch.any(torch.isnan(input))判断自己所有的输入是否有问题（我发现我的输入tensor中有一维的特征有nan，是因为最大最小值归一化的时候，max和min是同一个数，造成除数为0，结果产生了nan，LSTM、GRU学出来的全是nan） （2）输出网络中每一层的输出，看看nan是哪#阅读#FiLM: Visual Reasoning with a General Conditioning Layer
前言：为了记录方便本文FiLM均用FM记录 单层CNN的FM。这个点表示一个阿达玛乘积<1>。γ和β的各种组合可以以各种方式调节单个特征图。 FM学习函数 f 和 h 输出 γ 和 β ，函数输入假设为x，f h可以是任意函数，对于CNN来说f和h根据不可知的空间位置，调节激活每个特征图分布。GRU反向传播公式推导
1、正向传播 计算图（红色部分不属于时间步t）： 公式： 2、反向传播 GRU反向传播的计算图（红色部分不属于时间步t）： 根据计算图，从上往下推导反向传播的公式。 对于输出激活函数是softmax，损失函数是交叉熵的情况，常用的公式是：Deep Speaker: an End-to-End Neural Speaker Embedding System
实现流程： Front Processing: 语音输入被转换为64维fbank，并且含有零均值与单位方差。 DNN：有两种DNN： * ResCNN * GRU ResCNN: GRU: Average Sentence: 将帧级输入聚合为整段语音的输入 Affine:将其转换成512维的embedding。 计算相似度： 最后用triplet loss为目标进行训练一个基于RNN的实体抽取工具
RNN4IE 项目地址：https://github.com/jiangnanboy/RNN4IE 本项目是本人在rnn基础上做的一些改动，用于信息抽取。 中文信息抽取工具。使用RNN的不同结构进行信息抽取，该项目使用pytorch，python开发。 Guide Intro Model Evaluate Install Dataset Todo Cite Reference Intro 目前主要