门控循环单元

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多输入多输出 | Matlab实现TCN-GRU时间卷积神经网络结合门控循环单元多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现TCN-GRU时间卷积神经网络结合门控循环单元多输入多输出预测，运行环境为Matlab2023及以上 1.data为数据集，输入多个特征，输出多个变量。 2.main.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MBE、MAE、R^2，可在下载区获取数据和程序内容。注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023及以上。

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。

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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。

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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。