lstm及GRU 讲的调理清晰的 从简单到复杂 赞

最新推荐文章于 2025-08-02 15:25:22 发布
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该博客链接指向一篇关于LSTM及GRU的讲解文章，从简单到复杂进行阐述，帮助读者清晰了解这两种技术。LSTM和GRU在人工智能领域有重要应用，对于理解相关算法和模型有很大帮助。
使用GRU进行天气变化的时间序列预测
优快云 精品推荐
10-07 9220
一个天气时间序列数据集，它由德国耶拿的马克思 • 普朗克生物地球化学研究所的气象站记录。在这个数据集中，每 10 分钟记录 14 个不同的量（比如气温、气压、湿度、风向等），其中包含2009-2016多年的记录。数据集下载地址GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。
rnn,lstm与GRU详解
05-20
三种循环神经网络的介绍与比较，帮助大家对循环神经网络的理解
GRU网络的实现
qq_46102205的博客
05-13 7215
GRU网络的实现一、简介二、网络实现1.带入包库2.导入数据3.定义我们训练的数据和标签函数4.数据正则化和划分数据测试集和训练集5.生成训练集和测试集6.定义输入维度7.构建模型8.预测数据和计算误差9.画出我们的数据三、完整网络实现四、结尾 本博客是数据预测的GRU网络的实现，在阅读这篇文章是，我认为读者是知道GRU网络的实现过程，如果对GRU网络不是很了解建议阅读深度学习之GRU网络通过阅读这篇文章你将对网络实现的基本数学和过程有一定的了解。 一、简介 在带入代码的开始我们想了解哈什么是GRU网
pytorch实现GRU（附code）
ting_qifengl的博客
01-29 2万+
接上一篇文章（pytorch实现LSTM），在实现LSTM之后，又发现了GRU网络。 说GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，它较LSTM网络的结构更加简单，而且效果也很好，也是当前非常流形的一种网络。 所以决定尝试一下！ 注：数据集仍然使用上文中的IGBT加速老化数据集，数据与处理方法不变，直接上代码！！！ 在保证输入样本参数和学习率不变的情况下，即input_size = 5，out_oput = 1，lr = 0.01，试了很多参数，发现在训练集80%，测试集20%，hidden_size
【学习笔记】【GRU】十八——GRU原理简介与LSTM的比较
杨的博客
10-12 8362
LSTM是RNN的升级版，加了门控装置，解决了长时记忆依赖的问题。但由于门控装置复杂，带来了计算量增加，所以引进了简化版的LSTM，即GRU。本文介绍GRU的基本原理，并将其与LSTM和RNN进行对比，分析它们各自的优劣。 重点理解LSTM中h(t)和C(t)的本质，以及为什么门机制可以解决梯度问题，并且简化计算。 目录 一、从传统RNN说起 二、改进的RNN：LSTM 三、简化版的LSTM：GRU 四、LSTM和GRU的区别和选择 总结 一、从传统RNN说起 传统RNN称为循环神经网络，
在信号调理中加入Teager-Kaiser能量算子（TKEO）提高了流行的肌电图（EMG）发病检测方法的准确性研究附Matlab代码
Matlab245的博客
05-07 582
肌电图（Electromyography, EMG）作为一种非侵入性生物电信号，在神经科学、康复医学、人机交互等领域具有广泛的应用价值。精确检测肌电信号的发病（onset），即肌肉活动开始的时刻，对于评估神经肌肉功能、控制假肢或机器人以及进行运动意图识别至关重要。然而，EMG信号固有的低信噪比、非线性特性以及背景噪声的干扰，使得准确发病检测成为一项具有挑战性的任务。传统的发病检测方法通常依赖于信号幅度的阈值判断，对噪声敏感且难以适应信号的动态变化。
神经网络：无所不能的AI奇兵，为何在滤波器这片战场上举步维艰？—— 深入解析算力、实时性与泛化性的三重围城
2301_78829506的博客
08-02 774
神经网络：无所不能的AI奇兵，为何在滤波器这片战场上举步维艰？—— 深入解析算力、实时性与泛化性的三重围城
LSTM预测最优参数：机器学习赋能移动平均滤波调优的前沿实践（稀缺方案曝光）
在时间序列分析领域，传统移动平均（MA）滤波因其实现简单、计算高效而被广泛应用，但其固定窗口长度难以适应信号动态变化，易引入滞后误差。长短期记忆网络（LSTM）具备捕捉长期依赖和非线性特征的能力，可对原始...
MATLAB工业预测性维护特征工程面试高频考点解析
文档从MATLAB的基础知识讲起，逐步深入到信号处理、特征提取、机器学习与深度学习方法、数据预处理与降维技术、时间序列分析与预测模型、工业传感器数据处理等多个关键技术领域。这些内容不仅涵盖了预测性维护所必需...
（嵌入式AI起点）在MCU上运行轻量级ML模型：处理传感器数据的5大挑战与解决方案
!...# 1. 嵌入式AI的兴起与MCU上的机器学习前景 近年来，随着边缘计算需求激增，嵌入式AI正从概念走向量产落地。在终端侧实现机器学习推理...从语音唤醒到异常检测，越来越多的AI功能正在向资源受限的MCU迁移，标志着“T
传感器节能新思路：超越降采样，5种鲜为人知的任务优化实战技巧
为此，亟需从“被动周期采集”转向“主动任务驱动”的新型优化范式——通过识别传感任务的真实目标与关键阶段，实现资源供给与任务需求的动态匹配。本章将引出以任务特征为核心的节能设计思想，为后续动态调度、事件...
网络流量预测 国内外研究现状【见评论】——传统的ARIMA、HMM模型，目前LSTM、GRU、CNN应用较多，貌似小波平滑预处理步骤非常关键...
djph26741的博客
08-08 1545
Time Series Anomaly Detection in Network Traffic: A Use Case for Deep Neural Networks from：https://jask.com/time-series-anomaly-detection-in-network-traffic-a-use-case-for-deep-neu...
LSTM与GRU的一些比较--论文笔记
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meanme的专栏
10-01 7万+
reference：Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling1.概要：传统的RNN在训练long-term dependencies 的时候会遇到很多困难，最常见的便是vanish gradient problen。期间有很多种解决这个问题的方法被发表。大致可以分为两类：一类是以新的方法改
Lua非空判断方法[源码]
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本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
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ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
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本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
掌握RNN及LSTM、GRU变体：深度学习神经序列模型解析
GRU的结构比LSTM更简单，参数更少，因此在一些情况下计算效率更高，且训练更快。 在Python编程语言中，借助于强大的深度学习库，如TensorFlow和PyTorch，实现RNN、LSTM和GRU模型变得相对容易。这些库提供了丰富的...
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