门控循环单元

动手学深度学习9.1. 门控循环单元（GRU）-笔记&练习（PyTorch）本节课程地址：门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：9.1. 门控循环单元（GRU） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

百里与司空

STM32——看门狗通俗解析笔者在学习看门狗的视频后，对看门狗仍然是一知半解，后面在实际应用中发现它是一个很好用的检测或者调试工具。所以总结一下笔者作为初学小白对看门狗的理解。

【机器学习-神经网络】循环神经网络【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科，通过算法和模型让计算机从数据中学习，进行模型训练和优化，做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言，依赖于强大的开源库如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。本专栏介绍机器学习的相关算法以及基于Python的算法实现。【GitCode】专栏资源保存在我的GitCode仓库：https://gitcode.com/Morse_Chen

GRU门控循环单元【数学+图解】🍃作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎人工智能和前端开发。 🦅个人主页：@逐梦苍穹 📕所属专栏：人工智能 🌻gitee地址：xzl的人工智能代码仓库 ✈ 您的一键三连，是我创作的最大动力🌹

基于 RNNs 对 IMDB 电影评论进行情感分类前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎ 涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。

机器学习之心

时序预测 | Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测1.Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据），单变量时间序列预测，运行环境matlab2023及以上，excel数据，方便替换； 2.评价指标RMSE、MAPE、MAE、MSE、R2等； 3.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，误差分析图。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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多维时序 | Matlab实现GRU-MATT门控循环单元融合多头注意力多变量时间序列预测模型1.多维时序 | Matlab实现GRU-MATT门控循环单元融合多头注意力多变量时间序列预测模型（完整源码和数据) 2.运行环境Matlab2023及以上，excel数据集，多列输入，单列输出，方便替换数据，考虑历史特征的影响； 3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MAPE、MSE等，代码质量极高。

机器学习之心

回归预测 | Matlab基于SO-GRU蛇群算法优化门控循环单元的数据多输入单输出回归预测1.Matlab基于SO-GRU蛇群算法优化门控循环单元的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 2.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 3.多特征输入单输出的回归预测。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 4.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，迭代优化图，相关分析图，运行环境matlab2020b及以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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分类预测 | Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法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PSO-GRU-Attention粒子群算法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Matlab2023b及以上； 2.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用；程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；main为主程序，其余为函数文件，无需运行，可在下载区获取数据和程序内容。

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多维时序 | MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测

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分类预测 | Matlab实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测1.Matlab实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化门控循环单元(GRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数； 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用；程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；main为主程序，其余为函数文件，无需运行，可在下载区获取数据和程序内容。

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分类预测 | MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测1.MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，分四类，多特征分类预测； 4.data为数据集，excel数据，前12列输入，最后1列输出四类标签，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。

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时序预测 | MATLAB实现NGO-GRU北方苍鹰算法优化门控循环单元时间序列预测MATLAB实现NGO-GRU北方苍鹰算法优化门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据） 1.data为数据集，单变量时间序列。 2.MainNGOGRUTS.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MAE、MSE、RMSEP、R^2、RPD和MAPE，可在下载区获取数据和程序内容。 4.北方苍鹰算法优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2018及以上.

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多维时序 | MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元的多变量时间序列预测MATLAB实现基于GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元的多变量时间序列预测（完整程序和数据） 1.输入多个特征，输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.excel数据，方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出R2、MAE、MBE等评价指标； 7.优化学习率，隐藏层节点，正则化系数。

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时序预测 | MATLAB实现EEMD-GRU、GRU集合经验模态分解结合门控循环单元时间序列预测对比1.MATLAB实现EEMD-GRU、GRU时间序列预测对比; 2.时间序列预测就是先eemd把原输入全分解变成很多维作为输入，再输入GRU预测 ; 3.运行环境Matlab2020b及以上，输出RMSE、MAPE、MAE等多指标对比，先运行main1_eemd_test，进行eemd分解；再运行main2_gru、main3_eemd_gru；再运行main4_compare，两个模型对比。程序乱码是由于Matlab版本不一致造成的，处理方式如下：先重新下载程序，如XXX.m程序出现乱码，则在

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时序预测 | MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列预测MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列预测。基于贝叶斯(bayes)优化门控循环单元的时间序列预测，BO-GRU/Bayes-GRU时间序列预测模型。 1.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2018b及以上。

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区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归多输入单输出区间预测MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归分位数回归多输入单输出区间预测。基于分位数回归的门控循环单元QRGRU的数据回归区间预测,多输入单输出模型（Matlab完整程序和数据）（主要应用于风速，负荷，功率）（Matlab完整程序和数据）运行环境matlab2020及以上，输入多个特征，输出单个变量。 excel数据，方便学习和替换数据。

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回归预测 | MATLAB实现Attention-GRU多输入单输出回归预测(注意力机制融合门控循环单元,TPA-GRU)MATLAB实现Attention-GRU多输入单输出回归预测(注意力机制融合门控循环单元，也可称呼TPA-GRU，时间注意力机制结合门控循环单元)，将注意力机制( attention mechanism) 引入GRU( gated recurrent unit) 模型之中，最后，将特征数据集划分为训练集、验证集和测试集，训练集用于训练模型，确定最优模型参数，验证集和测试集用于对模型效果进行评估。