基于GRU门控循环神经网络的多分类预测【MATLAB】

随着深度学习的不断发展,循环神经网络(RNN)在处理时间序列和自然语言处理等领域表现出了强大的能力。然而,传统RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题,导致其在长序列任务中的表现受限。为了应对这些问题,门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)应运而生。GRU是一种高效的循环神经网络变体,能够在保持信息的同时减少计算复杂度。本文将详细解析GRU的原理、结构以及其在多分类预测中的应用。

一、GRU

GRU是一种改进型的循环神经网络,最早由Chung等人在2014年提出。它通过引入门控机制(Gate Mechanism),能够在长时间序列中有效捕获信息。相比于长短时记忆网络(LSTM),GRU结构更简单,参数更少,同时能够达到与LSTM相近的性能。

GRU的核心在于两个门:
更新门(Update Gate) :决定当前状态中保留多少历史信息,以及添加多少新信息。
重置门(Reset Gate):决定丢弃多少历史信息。

二、GRU的核心结构与工作原理

GRU的核心组件包括:

1. 隐藏状态(Hidden State)

隐藏状态是GRU的记忆单元,存储当前时间步的信息。

2. 更新门(Update Gate)

更新门控制新信息与旧信息的权重平衡

3. 重置门(Reset Gate)

重置门决定需要丢弃多少历史信息

4. 候选隐藏状态(Candidate Hidden State)

候选隐藏状态是当前时间步新的信息

5. 隐藏状态更新

最终的隐藏状态通过更新门结合当前状态和历史状态计算得出

三、GRU的优势

参数更少:相比LSTM,GRU没有单独的记忆细胞(Cell State),只需两个门(LSTM有三个门),因此训练更高效。

**长依赖捕获:**通过门控机制,GRU能够有效缓解梯度消失问题。

**简单易用:**由于其结构较为简单,GRU在许多实际任务中可达到与LSTM相近甚至更优的性能。

四、部分代码与参数设置

c 复制代码
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('data.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
num_samples=size(res,1);
num_size=0.7;
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
L = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
X = res(1:end,1: L)';
Y = res(1:end,L+1: end)';

%%  参数设置
options = trainingOptions('adam', ...      % Adam 梯度下降算法
    'MaxEpochs', 500, ...                  % 最大训练次数 500
    'InitialLearnRate', 1e-2, ...          % 初始学习率为 0.001
    'L2Regularization', 1e-4, ...          % L2正则化参数
    'MiniBatchSize',128,...                % BatchSize
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  % 学习率下降
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...        % 学习率下降因子 0.1
    'LearnRateDropPeriod', 90, ...         % 经过450次训练后 学习率为 0.001 * 0.1
    'Shuffle', 'every-epoch', ...          % 每次训练打乱数据集
    'ValidationPatience', Inf, ...         % 关闭验证
    'Plots', 'training-progress', ...      % 画出曲线
    'Verbose', false);

五、运行结果




六、代码与数据集下载

下载链接:https://mbd.pub/o/bread/Z5yckpxy

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