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随风飘摇的土木狗4 个月前
matlab·贝叶斯·双向门控循环单元·gru·回归预测·bigru·长短期记忆网络
【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。
Eastmount5 个月前
人工智能·python·bigru·威胁情报·实体识别
[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5 个月前
人工智能·深度学习·cnn·bigru·特征选择·最大相关最小冗余·特征降维
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6 个月前
神经网络·gru·lstm·bp·bilstm·负荷预测·bigru
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10 个月前
tcn-bigru·时间卷积双向门控循环单元·时间序列预测·bigru·tcn
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
机器学习之心10 个月前
bigru·pso-bigru·时间序列预测对比
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
机器学习之心1 年前
双向门控循环单元·贝叶斯优化·多输入分类预测·bo-bigru·bigru
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。