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Transformer四模型回归打包（内含NRBO-Transformer-GRU、Transformer-GRU、Transformer、GRU模型）1.【JCR一区级】Matlab实现NRBO-Transformer-GRU多变量回归预测，牛顿-拉夫逊算法优化Transformer-GRU组合模型（程序可以作为JCR一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；

门控循环单元（GRU）目标：在保留LSTM长程记忆能力的前提下，简化网络结构核心创新：z t = σ ( W z ⋅ [ h t − 1 , x t ] + b z ) z_t = \sigma(W_z \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_z) zt=σ(Wz⋅[ht−1,xt]+bz)

James. 常德 student

门控循环单元（GRU）H ~ t = tanh ⁡ ( X t W x h + ( R t ⊙ H t − 1 ) W h h + b h ) , \tilde{\mathbf{H}}_t = \tanh(\mathbf{X}_t \mathbf{W}_{xh} + \left(\mathbf{R}_t \odot \mathbf{H}_{t-1}\right) \mathbf{W}_{hh} + \mathbf{b}_h), H~t=tanh(XtWxh+(Rt⊙Ht−1)Whh+bh), 要是没有 R t R_t Rt 的

【论文阅读21】-PSOSVM-CNN-GRU-Attention-滑坡预测（2024-12）这篇论文主要提出并验证了一种新型的混合智能模型（PSOSVM-CNN-GRU-Attention），用于准确预测滑坡的点位移，并构建可靠的位移预测区间。通过对Baishuihe滑坡和Shuping滑坡的案例分析，展示了该模型的出色性能。

基于CNN-LSTM-GRU的深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）求解移动机器人路径规划，MATLAB代码深度Q网络（DQN）是深度强化学习领域的里程碑算法，由DeepMind于2013年提出。它首次在 Atari 2600 游戏上实现了超越人类的表现，解决了传统Q学习在高维状态空间中的应用难题。DQN在机器人路径规划领域展现出巨大潜力，能够帮助机器人在复杂环境中找到最优路径。

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聚划算！CNN-GRU、CNN、GRU三模型多变量回归预测聚划算！CNN-GRU、CNN、GRU三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!!!

Seq2Seq - GRU补充讲解nn.GRU 是 PyTorch 中实现门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）的模块。GRU 是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据，能够更好地捕捉长距离依赖关系。

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ABC-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、ABC-CNN-GRU和CNN-GRU四类对比模型多变量时序预测本研究针对多变量时间序列预测任务，提出了一种融合人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）与深度学习的混合优化框架，并系统构建了ABC-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、ABC-CNN-GRU和CNN-GRU四类对比模型。其中，人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群

人工干智能

科普：GRU、LSTM及RNNGRU（门控循环单元）、LSTM（长短期记忆网络）、RNN（循环神经网络）均为处理序列数据的神经网络模型，它们之间存在着紧密的联系与明显的差异。我们重点看一下GRU，并比较它们。

爱补鱼的猫猫

RNN、LSTM、GRU汇总传统RNN经典结构：Elman Network、Jordan Network、Bidirectional RNN Jordan RNN于1986年提出：《SERIAL ORDER: A PARALLEL DISTRmUTED PROCESSING APPROACH》 Elman RNN于1990年提出：《Finding Structure in Time》《LSTM原始论文：Long Short-Term Memory》

门控循环单元（GRU）基础学习与实例：电影评论情感分类目录1. 前言2. GRU的基本原理2.1 重置门（Reset Gate）2.2 更新门（Update Gate）

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BKA-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU、CNN四模型多变量时序预测（Matlab）BKA-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU、CNN四模型多变量时序光伏功率预测 (Matlab2020b 多输入单输出)

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分类预测 | Matlab实现BO-GRU-Attention贝叶斯优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测1.Matlab实现BO-GRU-Attention贝叶斯优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测，运行环境Matlab2020b及以上；

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07_GRU模型双向GRU笔记:https://blog.csdn.net/weixin_44579176/article/details/146459952

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每天五分钟玩转深度学习PyTorch:基于pytorch搭建LSTM和GRU模型前面我们学习了使用pytorch搭建RNN，本文我们学习如何使用pytorch搭建LSTM和GRU模型，我们来看一下，它们两个和LSTM和GRU有什么不同。

NLP高频面试题（二）——LSTM、GRU和Transformer结构的区别与联系，优缺点分别是什么？在深度学习领域，尤其是自然语言处理和时间序列分析中，长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）和Transformer结构是最常见的三种神经网络模型。这三种模型各具特色，适用于不同的应用场景。

GRU门控循环单元阅读本文前，建议读者先阅读LSTM长短期记忆网络-CSDN博客GRU（Gated Recurrent Unit）是RNN的一个变体，在2014年被提出。与LSTM类似，同样是为了解决RNN处理长序列时梯度爆炸或梯度消失的问题。与LSTM相比，GRU的结构更简单，参数更少，效果却能与LSTM接近。

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JCRQ1河马算法+四模型对比！HO-CNN-GRU-Attention系列四模型多变量时序预测基于HO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、HO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测一键对比(仅运行一个main即可)