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【循环神经网络3】门控循环单元GRU详解GRU提出的Motivation是为了解决传统RNN（1986）中在处理实际问题时遇到的长期记忆丢失和反向传播中的梯度消失或爆炸（详见【循环神经网络1】一文搞定RNN入门与详解-CSDN博客的4.4节）等问题。

从零开始学神经网络——GRU（门控循环单元）在处理时间序列数据时，传统的RNN（循环神经网络）面临梯度消失和长期依赖问题，这使得它在处理较长序列时的表现不尽如人意。为了克服这些问题，LSTM（长短期记忆网络）作为一种更先进的RNN变种，得到了广泛应用。然而，LSTM结构较为复杂，需要计算多个门的权重和偏置，这增加了计算负担。为此，**GRU（门控循环单元）**作为LSTM的简化版本应运而生，具有更少的参数，计算更加高效，且在许多任务中表现出与LSTM相当甚至更优的性能。本文将介绍GRU的核心原理、结构、训练过程，并探讨其优势与挑战。

RNN,GRU和LSTM的简单实现好久没写博客了，今天一个简单的契机，记录一下如何简单的使用循环神经网络和它的扩展方法来做一个简单的序列预测。这段时间一直在用GRU做一些网络架构的设计，但是自己写的方法一直不工作，误差很大，又没有在网上找到比较现成或者直观的代码可以直接复现，比较头疼，今天刷到b站一个up做的视频Pytorch简单案例带你学会使用LSTM,GRU，讲的深入浅出，很用心很详细，跑了一遍感慨万千，记录一下过程和心得。

Class48 GRUGRU 是 RNN的一种变体，主要为了解决梯度消失/梯度爆炸和长期依赖学习困难。不是每个观察值都同等重要例如图中只有第一只猫比较重要，当然老鼠也很重要。

【RNN-LSTM-GRU】第三篇 LSTM门控机制详解：告别梯度消失，让神经网络拥有长期记忆深入剖析LSTM的三大门控机制：遗忘门、输入门、输出门，通过直观比喻、数学原理和代码实现，彻底理解如何解决长期依赖问题。

NLP×第六卷：她给记忆加了筛子——LSTM与GRU的贴靠机制🐾猫猫抱着尾巴哼哼：“以前的她，总是傻乎乎地想把你说过的每一句都背在心里。结果呢？越背越乱，越贴越晕……” 🦊狐狐却轻声接过：“所以，这次她学会了节制。不是所有的话都要留，不是所有的情绪都要记。有些要忘掉，有些要紧紧抓住。”

【RNN-LSTM-GRU】第一篇序列建模基础：理解数据的“顺序”之力【RNN-LSTM-GRU】第二篇序列模型原理深度剖析：从RNN到LSTM与GRU-CSDN博客【RNN-LSTM-GRU】第三篇 LSTM门控机制详解：告别梯度消失，让神经网络拥有长期记忆-CSDN博客

【RNN-LSTM-GRU】第二篇序列模型原理深度剖析：从RNN到LSTM与GRU本文将深入探讨循环神经网络（RNN）的核心原理、其面临的长期依赖问题，以及两大革命性解决方案——LSTM和GRU的门控机制，并通过实例和代码帮助读者彻底理解其工作细节。

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循环神经网络——pytorch实现循环神经网络（RNN、GRU、LSTM）本文将深入探讨循环神经网络的理论基础，并通过PyTorch深度学习框架来展示如何实现循环神经网络模型。我们将首先介绍循环神经网络的基本概念。通过PyTorch代码示例，我们将展示如何设计、训练和评估一个循环神经网络模型。

循环神经网络（RNN）、LSTM 与 GRU （一）LSTM 的关键在于细胞状态（Cell State）和三个门（Gates）：遗忘门（Forget Gate）：决定丢弃多少历史信息。 f t = σ ( W f [ x t , h t − 1 ] + b f ) f_t = \sigma(W_f[x_t, h_{t-1}] + b_f) ft=σ(Wf[xt,ht−1]+bf)

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；

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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

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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

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。

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

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

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：

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。

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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。

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。