gru

机器学习之心9 天前
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021 天前
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
chuanauc1 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1 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TRL1 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2 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）；
pljnb2 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 student2 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2 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3 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3 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DONK3 个月前
rnn·gru·lstm
07_GRU模型双向GRU笔记:https://blog.csdn.net/weixin_44579176/article/details/146459952