gru

MarkHD2 天前
rnn·gru·lstm
第二十四天 循环神经网络（RNN）LSTM与GRULSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）是两种流行的循环神经网络变体，它们被设计来解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。这两种网络都通过引入门控机制来控制信息的流动，从而能够更好地捕捉长距离依赖关系。
【建模先锋】8 天前
人工智能·cnn·gru·风速预测·时间序列预测模型
独家原创 | CEEMDAN-CNN-GRU-GlobalAttention + XGBoost组合预测时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较全是干货 | 数据集、学习资料、建模资源分享！
不如语冰14 天前
人工智能·python·rnn·深度学习·机器学习·语言模型·gru
跟着问题学15——GRU网络结构详解及代码实战前面一节我们学习了RNN神经网络，它可以用来处理序列型的数据，比如一段文字，视频等等。RNN网络的基本单元如下图所示，可以将前面的状态作为当前状态的输入。
记得多吃点14 天前
人工智能·rnn·深度学习·gru·lstm
九、RNN的变体演示代码如下：演示代码如下：
coldstarry15 天前
rnn·深度学习·gru·lstm
sheng的学习笔记-AI-序列模型（Sequence Models），RNN,GRU,LSTMAi目录：sheng的学习笔记-AI目录-CSDN博客序列模型是输入输出均为序列数据的模型，它能够将输入序列数据转换为目标序列数据。常见的序列模型类型包括一对一、一对多、多对一、部分多对多和完全多对多。
铖铖的花嫁19 天前
pytorch·rnn·神经网络·cnn·gru·lstm
基于 RNN(GRU, LSTM)+CNN 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。
机器学习之心19 天前
算法·cnn·gru·hho-cnn-bigru
HHO-CNN-BiGRU-Attention哈里斯鹰优化算法卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比1.Matlab实现HHO-CNN-BiGRU-Attention哈里斯鹰优化算法卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比，含优化前后对比，含优化前后对比，要求Matlab2023版以上； 2.单变量时间序列预测； 3.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 5.算法优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核个数。
池央22 天前
人工智能·深度学习·gru
BiGRU：双向门控循环单元在序列处理中的深度探索在当今的人工智能领域，序列数据的处理是一个极为重要的任务，涵盖了自然语言处理、语音识别、时间序列分析等多个关键领域。循环神经网络（RNN）及其衍生结构在处理序列数据方面发挥了重要作用。然而，传统的 RNN 存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其在长序列数据上的应用效果。门控循环单元（GRU）作为 RNN 的一种改进结构，有效地缓解了这些问题。而双向门控循环单元（BiGRU）进一步拓展了 GRU 的能力，通过同时对序列进行正向和反向的处理，能够捕捉到更丰富的序列特征信息，在众多实际应用中取得了卓越的性能表现
开出南方的花22 天前
人工智能·pytorch·rnn·深度学习·gru·nlp·lstm
循环神经网络及其变体:RNN, LSTM, GRURNN及其变体的参数基本一致:两个线性层: 当前时间步输入和隐藏状态都要经过线性层RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征(句法结构, 语义信息), 一般也是以序列形式进行输出.
机器学习之心22 天前
算法·cnn·gru·ngo-cnn-bigru
NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比1.Matlab实现NGO-CNN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法优化卷积双向门控循环单元融合注意力机制时间序列预测，含优化前后对比，要求Matlab2023版以上； 2.单变量时间序列预测； 3.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 5.算法优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核个数。
机器学习之心22 天前
算法·cnn·gru·bwo-cnn-bigru
BWO-CNN-BiGRU-Attention白鲸优化算法优化卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比1.Matlab实现BWO-CNN-BiGRU-Attention白鲸优化算法优化卷积神经网络结合双向门控循环单元时间序列预测，含优化前后对比，含优化前后对比，要求Matlab2023版以上； 2.单变量时间序列预测； 3.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 5.算法优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核个数。
Evaporator Core1 个月前
人工智能·深度学习·gru
门控循环单元（GRU）与时间序列预测应用门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种简化版的LSTM（长短期记忆网络），专门用于解决长序列中的梯度消失问题。与LSTM相比，GRU具有更简单的结构和较少的参数，但在许多任务上表现出类似的性能，因此被广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测等领域。
铖铖的花嫁1 个月前
cnn·gru·lstm
基于CNN+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。
cv小白菜1 个月前
机器学习·gru·lstm·时间序列·功率预测
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
zhangfeng11331 个月前
cnn·gru·dnn
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1 个月前
pytorch·gru·lstm
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1 个月前
人工智能·rnn·深度学习·神经网络·算法·gru·lstm
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1 个月前
多输入单输出回归预测·cnn·gru·transformer·cnn-gru
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1 个月前
人工智能·深度学习·gru
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