gru

All The Way North-

【GRU·终篇】从单步推演到工程落地：GRU全流程解析、批量计算理论、PyTorch API与代码验证由于字数限制，本篇是【GRU系列】第二篇，也是最后一篇第一篇链接：【GRU系列·第一篇】彻底搞懂GRU五大核心：隐藏状态、候选状态、双门机制与输入结构

简简单单做算法

基于LSTM长短记忆网络模型的文本分类算法matlab仿真,对比GRU网络目录1.前言2.算法测试效果图预览3.算法运行软件版本4.部分核心程序5.算法理论概述5.1 词嵌入(Embedding)

【改进蚁群算法】/蚁群算法/Dijkstra算法/遗传算法/人工势场法实现二维/三维空间路径规划【改进蚁群算法】/蚁群算法/Dijkstra算法/遗传算法/人工势场法实现二维/三维空间路径规划本程序为改进蚁群算法+Dijkstra算法+MAKLINK图理论实现的二维空间路径规划算法实现： 1）基于MAKLINK图理论生成地图，并对可行点进行划分； 2）用Dijkstra算法实现次优路径的寻找； 3）在Dijkstra算法的基础上加入了蚁群算法，调整了搜索策略，使路径更短； 4）最终对基础的蚁群算法进行改进（对搜索节点的角度进行限制），调整了搜索策略，使路径更短可调参数：算法迭代次数；起始点；目

机器学习之心

GRU-BP-SVR加权组合模型回归预测四模型对比，MATLAB代码单一机器学习模型（如GRU、BP、SVR）在处理复杂回归问题时各有优劣：GRU擅长捕捉时序依赖，BP具有强非线性拟合能力，SVR在小样本下泛化性能好。为综合各模型优势、提升预测精度与稳定性，提出GRU-BP-SVR加权组合预测模型，通过优化权重实现多模型融合。

聊聊含剥落故障直齿轮啮合刚度及齿轮非线性动力学程序基于势能法采用MATLAB编写的含剥落故障的直齿轮啮合刚度程序，考虑了齿轮变位及中性轴位置的变化。可调整剥落参数得到不同条件下的时变啮合刚度，本人亲自编写，可解答，其他如有雷同，谨防假冒。另有齿轮非线性动力学程序，包括相图、频谱图、时域图、庞加莱映射、分岔图及最大李雅普诺夫指数。

机器学习之心

基于GRU门控循环单元的轴承剩余寿命预测MATLAB实现轴承是旋转机械中的关键部件，其健康状态直接影响设备运行的可靠性与安全性。剩余寿命（RUL）预测是预测性维护的核心任务之一，旨在通过历史监测数据（如振动、温度等）预测轴承的剩余使用寿命，从而提前安排维护，避免突发故障。

机器学习之心

基于CNN-GRU（卷积神经网络-门控循环单元）的多变量负荷预测模型MATLAB代码CNN卷积层： Y=f(W∗X+b) Y = f(W \ast X + b) Y=f(W∗X+b) 其中 $ \ast$ 表示卷积操作，fff为ReLU激活函数。

基于PyTorch的TCN-GRU电力负荷预测：从多维数据预处理到Docker云端部署电力负荷预测是智能电网调度、能源规划和电力市场交易的核心技术支撑，传统的单一模型（如GRU、LSTM）在处理长时序依赖和局部特征捕捉上存在不足。TCN（Temporal Convolutional Network，时序卷积网络）凭借其并行计算能力和长序列建模优势，与GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）的时序记忆特性结合，能够有效提升电力负荷预测的精度和效率。

机器学习之心

TCN-Transformer-GRU组合模型回归+SHAP分析+新数据预测+多输出！深度学习可解释分析MATLAB代码

逄逄不是胖胖

《动手学深度学习》-56门控循环单元GRU标准 RNN（Recurrent Neural Network）存在一个致命缺陷：无法捕捉长距离依赖（Long-term Dependencies）。

centos7-nvidia驱动安装及简单测试获取推荐安装版本（可不选择推荐安装版本）下载对应内核工具防止安装错误安装完成后执行nvidia-smi查看

机器学习之心

Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型分类预测Matlab实现本研究背景旨在对比不同深度学习模型在多特征分类任务上的性能。通过对比Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五种主流的深度学习模型，帮助研究者和工程师快速选择适用于自身数据特点的模型。代码支持数据预处理、模型训练、评估和可视化分析，适用于数据分类任务。

一只大侠的侠

【工业AI热榜】LSTM+GRU融合实战：设备故障预测准确率99.3%，附开源数据集与完整代码在智能制造迈向5万亿元规模的浪潮中，设备故障导致的年损失占比高达生产总值的5%-8%，传统维护模式难以应对"零停机"需求。本文聚焦工业实战场景，提出一种LSTM+GRU双向融合模型，通过互补长短时记忆特性与高效门控机制，解决多变量时序数据的故障特征捕捉难题。基于NASA电池老化与PHM轴承数据集的实验表明，该模型故障分类准确率达99.3%，剩余使用寿命（RUL）预测RMSE≤1.5，较单一模型性能提升12%-18%。全文配套完整Python+PyTorch代码与开源数据集，助力企业快速落地预测性维护，从被

【基于循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）算法做电池剩余寿命的思路和代码示例】下面给你一个**“基于循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）做电池剩余寿命（RUL）预测”的可直接跑的代码示例**（PyTorch 版），包含：数据→滑动窗口→RNN 模型→训练→评估→推理。你把自己的电池序列特征（电压/电流/温度/容量等）塞进去就能用。

【深度学习】循环神经网络实现文本预测生成二者都是循环神经网络（RNN）的改进版本，核心解决传统RNN无法捕捉长序列依赖、易出现梯度消失/爆炸的问题，是处理文本、语音等序列数据的核心模型：

【Python TensorFlow】 TCN-BiGRU时间序列卷积双向门控循环神经网络时序预测算法（附代码）资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/92521369

HyperAI超神经

【TVM教程】设计与架构本文档适用于想要了解 TVM 架构或积极开发项目的开发者。本文档组织结构如下：本指南提供了架构的一些补充视图。首先研究端到端的编译流程，并讨论关键的数据结构和转换。这种基于 runtime 的视图侧重于运行编译器时每个组件的交互，接下来我们将研究代码库的逻辑模块及其关系。本部分将提供该设计的静态总体视图。

代码洲学长

RNN模型01RNN的工作流程：首先会对输入的文本进行分词，然后将分词按照顺序依次进行单个的处理，每个分词的处理的处理结果分为两部分一种是当前时刻的输出和当前时刻的隐藏状态，当前时刻的输出会进行输出，当前时刻的隐藏状态会传输到下一层，后续会重复这样的步骤直到处理玩所有的特征。

零小陈上（shouhou6668889）

增加PyQt5界面的交通流量预测（模型为CNN_GRU，CNN_BiGRU_ATTENTION，LSTM，Python代码）1.效果视频：增加PyQt5界面的交通流量预测（模型为CNN_GRU，CNN_BiGRU_ATTENTION，LSTM）_哔哩哔哩_bilibili）

机器学习之心

NRBO-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU牛顿-拉夫逊优化算法+三模型光伏功率多变量时间序列预测对比基本介绍NRBO-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU牛顿-拉夫逊优化算法+三模型光伏功率多变量时间序列预测对比 (Matlab2020b 多输入单输出)