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2024/10/1 23:17:35 2.08MB python
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字符级语言Torch模型的多层递归神经网络(LSTM,GRU,RNN)
2024/8/2 1:17:39 448KB Python开发-机器学习
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循环神经网络GRU模型Matlab代码,可直接运行,用于学习。
2023/10/24 10:12:29 448KB w'w
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验证码识别,文本识别收集-CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC),含部份数据集请怪异博客https://blog.csdn.net/okfu_DL/article/details/90379583使用
2023/3/28 0:41:18 32.85MB 验证码识别
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GRU(GatedRecurrentUnit)神经网络是LSTM的一个变体,GRU在保持了LSTM的效果同时又使结构愈加简单,是一种非常流行RNN神经网络,它只有两个门了,分别为更新门tz和重置门tr。
更新门控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度,值越大前一时刻的状态信息带入越多。
重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度,值越小说明忽略得越多。
2023/2/12 7:39:33 208KB GRU 神经网络 Gated Recurr
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批bi-rnn(GRU)编码器和留意解码器的PyTorch实现
2015/6/12 20:17:44 3KB rnn
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股票价格预测-LSTM-TCN-GBDT运用四种算法(LSTM,TCN,GRU,GBDT)进行股票价格的预测和预测结果的检验。
2022/10/28 5:04:15 474KB lstm gru gbdt tcn
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MGUR在GRU的基础上进一步简化,只用一个门限控制前序信息的活动,其结构更简单,效果也不错。
2016/10/8 22:09:16 764KB RNN
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洛伦兹零碎的预测-GRU算法
2017/9/22 3:53:56 33.15MB 代码
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递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域,尤其是在处理序列学习任务中,相比CNN等神经网络功能更为优异。
但是RNN及其变体,如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高,导致其推理计算慢,很难被应用在产品中。
一方面,传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算;
另一方面,硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。
FPGA由于其并行计算及低功耗的特性,近些年来被越来越多地用来做RNN加速器的硬件平台。
对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究,将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍,并进一步提出了未来研究的方向。
2017/3/13 16:19:19 1.39MB 递归神经网络 FGPA 加速器
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡