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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

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）

机器学习之心

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

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DONK

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

幻风_huanfeng

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)

橙子小哥的代码世界

【深度学习】循环神经网络案例讲解-基于 PyTorch 的中文歌词生成——RNN，LSTM,GRU 从数据预处理到预测全流程详解本文将向大家展示如何使用 PyTorch 中的 RNN（循环神经网络）来构建一个简单的中文歌词生成任务。本项目以周杰伦的歌词为语料，经过分词、构建词表、数据集处理后，训练一个 RNN 模型，再通过预测函数生成新歌词。整个流程清晰明了，非常适合想要深入了解基于循环神经网络文本生成任务的同学学习和实践。

Imagination GPU 3D Graphics Wrokload本次分享Imagination GPU 的3D 图像处理负载流程。总的分为两个阶段第一阶段：Geometry Processing Phase（几何处理阶段）是渲染管线中的一个关键环节，主要负责对三维几何数据进行处理和变换，以便后续在屏幕上进行显示。

对gru的理解GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是一种循环神经网络（RNN）的变体，最早由Kyunghyun Cho等人在2014年提出。它是**LSTM（Long Short-Term Memory）**的简化版，旨在缓解标准RNN的梯度消失问题，同时减少计算开销。

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CNN-GRU卷积神经网络门控循环单元多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)代码地址：CNN-GRU卷积神经网络门控循环单元多变量多步预测，光伏功率预测（Matlab完整源码和数据)