bigru

胖哥真不错

Python基于TensorFlow实现双向循环神经网络GRU加注意力机制分类模型(BiGRU-Attention分类算法)项目实战说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第97期】基于MATLAB的贝叶斯Bayes算法优化BiGRU双向门控循环单元的多输入单输出回归预测模型，含GRU与BiGRU多层结构优化选择前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型。

[当人工智能遇上安全] 11.威胁情报实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解您或许知道，作者后续分享网络安全的文章会越来越少。但如果您想学习人工智能和安全结合的应用，您就有福利了，作者将重新打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客，详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油

预测及优化

锦上添花！特征选择＋深度学习：mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型！特征按重要性排序！最大相关最小冗余！适用平台：Matlab2023版及以上特征选择方法："最大相关最小冗余"（Maximal Relevance and Minimal Redundancy，简称MRMR）是一种用于特征选择的方法。该方法旨在找到最相关的特征集，同时最小化特征之间的冗余，以提高模型的性能和泛化能力。我们将该特征选择方法应用于CNN-BiGRU-Attention故障识别模型上，构建的mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型目前还没人写哦。

神经网络机器学习智能算法画图绘图

基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测目录背影摘要代码和数据下载：基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88768064 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 GRU原理 bilstm bigru bp 结果分析展望参考论文

机器学习之心

时序预测 | MATLAB实现TCN-BiGRU时间卷积双向门控循环单元时间序列预测1.MATLAB实现TCN-BiGRU时间卷积双向门控循环单元时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单变量时间序列预测； 4.data为数据集，excel数据，单变量时间序列，MainTCN_BiGRUTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价； TCN 模型通过一维因果卷积对过去的数据进行提取，保证时序性，残差连接加快收敛速度，扩张卷积实现时序特征提取。BiGRU模型作为循环神经网络的变种，具有非线性拟合

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时序预测 | MATLAB实现基于PSO-BiGRU、BiGRU时间序列预测对比1.时序预测 | MATLAB实现基于PSO-BiGRU、BiGRU时间序列预测； 2.单变量时间序列数据集； 3.运行环境Matlab2020及以上,依次运行Main1GRUTS、Main2PSOBiGRUTS、Main3CDM即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集，单变量时间序列； BiGRU（双向门控循环单元模型）与粒子群算法优化后的BiGRU（PSOBiGRU）对比实验，可用于风电、光伏等负荷预测，时序预测，数据为单变量时间序列数据集，PSO优化超参数为隐含层1节点

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分类预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入分类预测1.Matlab实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多特征分类预测，运行环境Matlab2020b及以上； 2.可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。 3.输入15个特征，输出4类标签。 4.贝叶斯优化参数为隐藏层节点、初始学习率、正则化系数。