技術 Day 22 - 天眼CNN 的耳朵和嘴巴 - RNN(3) -GRU

GRU vs. LSTM LSTM 在一個單一單元中要完成很多的操作。當使用更大的網絡時，與循環神經網絡RNN相比，訓練時間將顯著地增加。如果想要減少你的訓練時...

技術 [Day13] 以神經網絡進行時間序列預測 — GRU

今天介紹使用 GRU 進行時間序列預測，一樣採用我們最愛的股價資料集！！ 今日大綱 GRU 介紹 門控機制 與 LSTM 比較 實作注意事項 GRU...

技術 [Day18] NLP會用到的模型(二)-GRU

一. LSTM的問題 LSTM雖然非常強大，但LSTM也是有一個問題，就是計算時間較久導致執行速度較慢，畢竟它需要三個門都計算過~時間就是金錢，所以就產生了GR...

技術 【Day 29】Gated recurrent unit (GRU)

今日大綱 GRU介紹 程式碼 GRU 介紹 今天將介紹的模型也是RNN的變形，LSTM的簡易版，將遺忘閥(forget gate)與輸入閥(input ga...

技術 【NLP】Day 17: 每天成為更好的自己！神經網路也是！深度學習模型 GRU

今天沒有引言，但是有梗圖 前天的文章介紹了基本的循環神經網路RNN，但RNN的致命缺點是容易導致梯度下降或是梯度爆炸。為了要解決這個問題，必須在以下兩點...