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skip-thoughts.torch：将The Skip-Thoughts预训练模型从Theano移植到PyTorch＆Torch7-源码

跳过思想火炬 Skip-Thoughts.torch是到Pytorch和Torch7的轻量级移植，它们是经过移植。对火炬的跳过思考跳过火炬7

2021-02-26 16:07:57 30KB word2vec torch gru rnn

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GRU的matlab时间序列神经网络

门控循环单元是循环神经网络LSTM的一种变体，通常用于时间序列的预测。与LSTM的门机制相比较，GRU模型更简单，只有两个门，分别是更新门、重置门

2021-02-26 09:59:45 448KB 深度学习 循环神经网络

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rnn,lstm与GRU详解

三种循环神经网络的介绍与比较，帮助大家对循环神经网络的理解

2021-02-23 11:35:33 2.89MB 循环神经网络

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GRU-neural-networks.zip

可直接运行得到代码

2021-02-17 15:05:31 9KB GRU 神经网络

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批bi-rnn（GRU）编码器和注意解码器的PyTorch实现

2021-01-28 04:58:25 3KB rnn

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batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现

batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现;运行无误，示例为mnist手写体识别

2019-12-21 22:06:55 790KB batch/layer norma lization

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GRU（Gated Recurrent）神经网络介绍及公式推导

GRU（Gated Recurrent Unit）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更加简单，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t z 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。

2019-12-21 20:49:41 208KB GRU 神经网络 Gated Recurr

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深入理解LSTM

深入理解RNN和LSTM，对LSTM的解剖深刻，每一个公式意义说明详细。

2019-12-21 19:57:01 1.08MB RNN LSTM GRU

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GRU神经网络 Python代码

基于Keras的GRU神经网络实现 Python编写可以直接运行得到结果

2019-12-21 19:39:47 8KB GRU Keras Python 神经网络

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CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型训练和测试

Keras训练CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型工程代码，含模型文件

2019-12-21 19:38:27 74.71MB CTC、GRU

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