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失散134 小时前
人工智能·rnn·自然语言处理·gru·lstm
自然语言处理——03 RNN及其变体循环神经网络 RNN （Recurrent Neural Network，简称RNN）——处理序列数据的神经网络；
学行库小秘2 天前
人工智能·深度学习·神经网络·算法·回归·gru
基于门控循环单元的数据回归预测 GRU一、作品详细简介1.1附件文件夹程序代码截图学行库小秘_CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm=1000.2115.3001.5343
AAA锅包肉批发11 天前
论文阅读·深度学习·gru
论文阅读：Aircraft Trajectory Prediction Model Based on Improved GRU Structure《基于改进GRU结构的飞行器轨迹预测模型》链接：Aircraft Trajectory Prediction Model Based on Improved GRU Structure | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore
数据知道11 天前
python·深度学习·gru
GRU模型：门控循环单元的原理与优势及Python实现GRU 是 LSTM 的一个重要变体，它在很多场景下表现出与 LSTM 相当的性能，同时结构更简单，计算效率更高。
星马梦缘15 天前
人工智能·rnn·深度学习·gru·lstm·长短期记忆
RNN梯度爆炸/消失的杀手锏——LSTM与GRUx(t)是当前时刻的输入，h(t-1)是前一刻的输入，二者通过全连接层与四个神经元(FC)相连，共同决定了四个函数：f(t),g(t),i(t),o(t)
简简单单做算法15 天前
matlab·gru·时间序列预测·woa·鲸鱼优化·vmd-gru
基于WOA鲸鱼优化的VMD-GRU时间序列预测算法matlab仿真目录1.前言2.算法运行效果图预览3.算法运行软件版本4.部分核心程序5.算法仿真参数6.算法理论概述
机器学习之心16 天前
人工智能·cnn·gru·cnn-gru
单变量单步时序预测：CNN-GRU卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU卷积神经网络结合门控循环单元是一种结合了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的深度学习模型，广泛应用于时间序列预测：
go546315846524 天前
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·算法·gru·lstm
基于LSTM和GRU的上海空气质量预测研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。
机器学习之心1 个月前
gru·cnn-gru·贝叶斯优化的cnn-gru
三种深度学习模型（GRU、CNN-GRU、贝叶斯优化的CNN-GRU/BO-CNN-GRU）对北半球光伏数据进行时间序列预测该代码实现了一个光伏发电量预测系统，采用三种深度学习模型（GRU、CNN-GRU、贝叶斯优化的CNN-GRU/BO-CNN-GRU）对北半球光伏数据进行时间序列预测对北半球光伏数据进行时间序列预测，并通过多维度评估指标和可视化对比模型性能。
王小王-1231 个月前
深度学习·gru·lstm·交通流量预测系统·客流量预测系统·流量预测·拥堵预测
基于深度学习的LSTM、GRU对大数据交通流量分析与预测的研究研究背景与意义 城市交通流量的动态波动是现代智慧交通管理的重要挑战。传统的预测方法往往难以精准刻画交通流量在时间和空间上的复杂相关性，制约了交通拥堵预防和资源优化调度的有效性。基于此，本文充分利用大数据分析能力，结合深度学习技术，对交通流量的特征建模与短期预测进行了系统研究，旨在为智慧交通系统的建设提供科学支撑。
机器学习之心2 个月前
gru·多变量时间序列预测·顶级sci极光优化算法·plo-transformer
顶级SCI极光优化算法！PLO-Transformer-GRU多变量时间序列预测，Matlab实现该MATLAB代码实现了一个多变量时间序列预测模型，结合了Transformer和GRU神经网络，并通过PLO（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 1区、中科院 Top SCI期刊 Neurocomputing。）优化超参数。核心功能包括：
.30-06Springfield2 个月前
人工智能·pytorch·python·rnn·分类·gru·lstm
利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别（基于PyTorch）在自然语言处理领域，人名分类是一个有趣且实用的任务，例如可以根据人名推测其所属的语言或文化背景。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 构建基于 RNN、LSTM 和 GRU 的人名分类模型，通过对代码的剖析，帮助大家理解这些循环神经网络在序列数据处理中的应用。
suixinm2 个月前
gru·lstm·transformer
LSTM、GRU 与 Transformer网络模型参数计算LSTM 单元包含 4 个门控结构（输入门、遗忘门、候选单元、输出门）Python简化公式： LSTM_params ≈ 4 × hidden_size × (input_size + hidden_size + 1)
珺毅同学2 个月前
linux·ubuntu·gru
ubuntu24.04+5090显卡驱动安装踩坑在选择进入 try or install ubuntu 之后会出现持续黑屏现象， 卡在了 booting a command list
机器学习之心2 个月前
cnn·gru·transformer·cnn-gru·transformer-gru·五模型时序预测对比
Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型时序预测对比Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型单变量时间序列预测对比 (Matlab2023b)
逻辑03 个月前
人工智能·gru·lstm
从认识AI开始-----解密门控循环单元（GRU）：对LSTM的再优化在此之前，我已经详细介绍了RNN和LSTM，RNN虽然在处理序列数据中发挥了重要的作用，但它在实际使用中存在长期依赖问题，处理不了长序列，因为RNN对信息的保存只依赖一个隐藏状态，当序列过长，隐藏转态保存的东西过多时，它对于前面的信息的抽取就会变得困难。为了解决这个问题，LSTM被提出，它通过设计复杂的门控机制以及记忆单元，实现了对信息重要性的提取：因为在现实中，对于一个序列来说，并不是序列中所有的信息都是同等重要的，这就意味着模型可以只记住相关的观测信息即可，但LSTM因为过多的门控机制与记忆单元，导致
chuanauc3 个月前
rnn·gru·lstm
RNN & GRU & LSTM 模型理解一、RNN1. 在RNN中，二、GRU1. GRU是为了解决RNN 梯度消失引入的改良模型，2. GRU 通过门控 Gamma_r Gamma_u 两个变量，实现了对于过往记忆的筛选：这种机制使得GRU能够灵活地决定何时“忘记”过去的信息以及何时“记住”新的信息，从而有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。
机器学习之心3 个月前
深度学习·gru·transformer·shap分析
SHAP分析！Transformer-GRU组合模型SHAP分析，模型可解释不在发愁！基于SHAP分析的特征选择和贡献度计算，Matlab2023b代码实现；基于MATLAB的SHAP可解释Transformer-GRU回归模型，敏感性分析方法。 详细介绍
拓端研究室TRL3 个月前
人工智能·神经网络·cnn·gru·lstm
CNN-LSTM、GRU、XGBoost、LightGBM风电健康诊断、故障与中国银行股票预测应用实例原文链接：tecdat.cn/?p=41907分析师：Duoming Zhu在数据驱动决策的时代浪潮下，如何从海量时序数据中挖掘价值、构建高可靠性预测模型，成为数据科学家们亟待攻克的核心命题。我们在过往服务客户的咨询项目中，深度聚焦于风电健康诊断与金融市场预测两大领域，通过将深度学习与传统机器学习算法创新性融合，成功搭建了兼具理论深度与实践价值的解决方案（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。
机器学习之心4 个月前
回归·gru·transformer·transformer-gru
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）；