gru

多算法模型（BI-LSTM GRU Mamba ekan xgboost）实现功率预测本项目旨在通过结合多算法模型网络实现功率预测。包括数据处理、特征工程、模型训练、模型推理和结果输出，最终结果以 JSON 格式返回。代码地址：代码

tcn 对比 cnn-attension-gru联合模型,时间序列预测，深度神经网络1. **模型结构和功能**： - TCN是一种基于卷积的网络，擅长处理序列数据，通过扩张卷积（dilated convolutions）和残差连接（residual connections）来捕捉长距离依赖关系。 - CNN-attention-GRU联合模型结合了卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力、注意力机制（attention mechanism）的聚焦能力以及双向门控循环单元（BiGRU）的长短期记忆能力。

铖铖的花嫁

基于RNNs（LSTM, GRU）的红点位置检测（pytorch）需要在图片精确识别三跟红线所在的位置，并输出这三个像素的位置。其中，每跟红线占据不止一个像素，并且像素颜色也并不是饱和度和亮度极高的红黑配色，每个红线放大后可能是这样的。

不是很强但是很秃

秃姐学AI系列之：GRU——门控循环单元 | LSTM——长短期记忆网络因为RNN模型的BPTT反向传导的链式求导，导致需要反复乘以一个也就是说会出现指数级别的问题：存在以上问题导致RNN无法获得上下文的长期依赖信息

机器学习之心

Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测 Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测 (Matlab2023b 多输入单输出) 1.程序已经调试好，替换数据集后，仅运行一个main即可运行，数据格式为excel!!! 2.Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测 (Matlab2023b 多输入单输出)。 3.运

没有不重的名么

门控循环单元GRU结构简单，参数较少1.LSTM有三个门，而GRU只有两个门2.LSTM在左侧有两项输入，而GRU只有一项输入，将两项和合二为一合成一个部分

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故障诊断 | MTF-TLSSA-DarkNet-GRU-MSA迁移学习故障识别程序（t分布+莱维飞行改进麻雀优化）利用了迁移学习和多项技术改进，包括麻雀搜索法、DarkNet19、GRU、多头注意力机制等，以提高故障识别的准确性和效率模型框架：采用DarkNet19模型作为基础，结合迁移学习用于故障识别任务。在DarkNet19的基础上，引入了GRU和多头自注意力机制(MSA)，以提高特征抓取能力。数据预处理：利用马尔可夫场将一维波形数据转化为图像数据，为模型输入做准备。超参数优化：针对DarkNet19-GRU-MSA模型的超参数，采用自适应t分布和莱维飞行改进的麻雀搜索法进行优化，得到TLSSA。

胖哥真不错

Python基于TensorFlow实现GRU-Transformer回归模型(GRU-Transformer回归算法)项目实战说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

时间序列预测（九）——门控循环单元网络（GRU）目录一、GRU结构二、GRU核心思想1、更新门（Update Gate）：决定了当前时刻隐藏状态中旧状态和新候选状态的混合比例。

机器学习（10.14-10.20）(Pytorch GRU的原理及其手写复现)GRU是RNN的一个优秀的变种模型，继承了大部分RNN模型的特性；在本次学习中，简单学习了GRU的基础知识，展示了GRU的手动推导过程，用代码逐行模拟实现LSTM的运算过程，并与Pytorch API输出的结验证是否保持一致。

深度学习面试笔试之循环神经网络(RNN)、门控循环单元（GRU）、长短期记忆(LSTM)循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）

简简单单做算法

基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程(完整程序运行后无水印)

【建模先锋】

Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)-CSDN博客

俏皮舌大烟佬

LSTM变种模型GRU（门控循环单元，Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决标准 RNN 在处理长期依赖关系时遇到的梯度消失问题。GRU 通过引入门控机制简化了 LSTM（长短期记忆网络）的设计，使得模型更轻便，同时保留了 LSTM 的优点。

醒了就刷牙

56 门控循环单元(GRU)_by《李沐:动手学深度学习v2》pytorch版之前我们讨论了如何在循环神经网络中计算梯度，以及矩阵连续乘积可以导致梯度消失或梯度爆炸的问题。下面我们简单思考一下这种梯度异常在实践中的意义：

简简单单做算法

基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）

深度学习--------------------------------门控循环单元GRU做RNN的时候处理不了太长的序列，这是因为把整个序列信息全部放在隐藏状态里面，当时间很长的话，隐藏状态可能就会累计很多东西，所以对于前面很久以前的信息不易从中抽取出来了。

动手学深度学习9.1. 门控循环单元（GRU）-笔记&练习（PyTorch）本节课程地址：门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：9.1. 门控循环单元（GRU） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

机器学习之心

2024年一区极光优化+分解+深度学习！VMD-PLO-Transformer-GRU多变量时间序列光伏功率预测1.中秋献礼！中科院一区极光优化算法+分解组合对比！VMD-PLO-Transformer-GRU多变量时间序列光伏功率预测，变分模态分解+极光优化算法优化Transformer结合门控循环单元多变量时间序列预测（程序可以作为核心级论文代码支撑，目前尚未发表）；极光优化算法 Polar Lights Optimization (PLO)的元启发式算法。极光是一种独特的自然奇观，当来自太阳风的高能粒子在地磁场和地球大气层的影响下汇聚在地球两极时，就会发生极光。该成果于2024年8月最新发表在国际顶级JCR

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