gru

逻辑04 小时前
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
chuanauc8 天前
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19 天前
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TRL22 天前
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1 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);
pljnb1 个月前
人工智能·深度学习·gru
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 student1 个月前
pytorch·深度学习·gru
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
王上上1 个月前
论文阅读·cnn·gru
【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。
IT猿手2 个月前
cnn·gru·lstm
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。
机器学习之心2 个月前
回归·cnn·gru·cnn-gru
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!!!
风筝超冷2 个月前
人工智能·深度学习·gru
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。
机器学习之心2 个月前
人工智能·cnn·gru·abc-cnn-gru
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2 个月前
rnn·gru·lstm
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2 个月前
rnn·gru·lstm
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》
橙色小博2 个月前
人工智能·python·深度学习·神经网络·gru
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)
机器学习之心2 个月前
matlab·cnn·gru·bka-cnn-gru
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)
机器学习之心2 个月前
matlab·分类·gru
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;
六边形战士DONK2 个月前
rnn·gru·lstm
07_GRU模型双向GRU笔记:https://blog.csdn.net/weixin_44579176/article/details/146459952
幻风_huanfeng2 个月前
人工智能·pytorch·深度学习·gru·lstm·循环神经网络
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。