koa-cnn-gru

机器学习之心1 年前
cnn-gru·自注意力机制·多特征分类预测·koa-cnn-gru·selfattention
分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-GRU-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）1.Matlab实现KOA-CNN-GRU-selfAttention开普勒算法优化卷积门控循环单元融合自注意力多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2023b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积门控循环单元(CNN-GRU)结合自注意力机制（selfAttention）分类预测。2023年新算法KOA，MATLAB程序，多行变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元数等。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matla
机器学习之心1 年前
koa·cnn-gru·卷积门控循环单元·数据分类预测·开普勒算法优化·koa-cnn-gru
分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN-GRU开普勒算法优化卷积门控循环单元数据分类预测1.MATLAB实现KOA-CNN-GRU开普勒算法优化卷积门控循环单元数据数据分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2021b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积门控循环单元(CNN-GRU)分类预测。 2023年新算法，KOA-CNN-GRU开普勒算法优化卷积门控循环单元数据分类预测，MATLAB程序，多变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元个数等，方便增加维度优化自它参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为mat