卷积神经网络-门控循环单元

机器学习之心8 个月前
attention·cnn-gru·多特征分类预测·卷积神经网络-门控循环单元·mutilhead·融合多头注意力机制
分类预测 | Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测1.Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测。多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更好地捕捉序列中的关键信息。 2.数据输入15个
机器学习之心1 年前
cnn-gru-att·多输入多输出预测·se注意力机制·卷积神经网络-门控循环单元
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-GRU-Attention多输出回归预测，多输入多输出 ， matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等，效果如图所示，代码质量极高～ 2.直接替换数据即可用，适合新手小白～ 3.附赠案例数据，如图所示，实际使用中3个、4个输出均可 直接运行main即可一键出图～