GRU精品文章

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  Gru：一個(gè)單節(jié)點(diǎn)支持10W+的長(zhǎng)連接集群解決方案

  Github 項(xiàng)目名稱為Gru，取自《卑鄙的我》項(xiàng)目地址： https://github.com/sumory/gru示例-web chat：https://github.com/sumory/gru-example 先上圖 示例項(xiàng)目是一個(gè)IM應(yīng)用，基于Node.js和socket.io(協(xié)議實(shí)現(xiàn)由Gru提供)，截圖： Gru集群提供狀態(tài)監(jiān)控...

  legendmohe 2019-08-14 16:15 評(píng)論0 收藏0
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  難以置信！LSTM和GRU的解析從未如此清晰

  ...到的內(nèi)容，因此具有短時(shí)記憶。作為解決方案的 LSTM 和 GRULSTM 和 GRU 是解決短時(shí)記憶問題的解決方案，它們具有稱為門的內(nèi)部機(jī)制，可以調(diào)節(jié)信息流。這些門可以知道序列中哪些重要的數(shù)據(jù)是需要保留，而哪些是要?jiǎng)h除...

  MrZONT 2019-04-25 18:30 評(píng)論0 收藏0
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  GRU網(wǎng)絡(luò)生成莎士比亞小說(shuō)

  介紹 本文我們將使用GRU網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)莎士比亞小說(shuō)，模型通過學(xué)習(xí)可以生成與小說(shuō)風(fēng)格相似的文本，如圖所示：雖然有些句子并沒有實(shí)際的意思（目前我們的模型是基于概率，并不是理解語(yǔ)義），但是大多數(shù)單詞都是有效的，...

  joyvw 2019-07-30 18:37 評(píng)論0 收藏0
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  注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)機(jī)器翻譯

  ...d vector=concat(embedding output, context vector) 將merged vector輸入到GRU 創(chuàng)建模型 GRU配置： def gru(units): # 使用GPU加速運(yùn)算 if tf.test.is_gpu_available(): return tf.keras.layers.CuDNNGRU(units, ...

  elisa.yang 2019-07-30 18:37 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生成圖片字幕

  ...es,axis=1) return context_vector,attention_weights 解碼器中的GRU： # 相比LSTM因?yàn)闇p少了一個(gè)門，參數(shù)少，收斂快 def gru(units): if tf.test.is_gpu_available(): # 使用GPU加速計(jì)算 return tf.keras.la...

  Eastboat 2019-06-26 18:40 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生成圖片字幕

  ...es,axis=1) return context_vector,attention_weights 解碼器中的GRU： # 相比LSTM因?yàn)闇p少了一個(gè)門，參數(shù)少，收斂快 def gru(units): if tf.test.is_gpu_available(): # 使用GPU加速計(jì)算 return tf.keras.la...

  shengguo 2019-07-30 18:38 評(píng)論0 收藏0
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  如何使用注意力模型生成圖像描述？

  ...括了一個(gè)全連接層)；用 RNN (這里用的是 RNN 的改進(jìn)算法 GRU) 來(lái)預(yù)測(cè)詞序列。def gru(units):?# If you have a GPU, we recommend using the CuDNNGRU layer (it provides a??# significant speedup).?if tf.test.is_gpu_available():? ?retu...

  zhouzhou 2019-04-25 18:29 評(píng)論0 收藏0