GRU

最新推荐文章于 2024-10-10 12:33:12 发布
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分类专栏： NLP问题
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参考：

重点：
https://blog.youkuaiyun.com/jerr__y/article/details/58598296
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589
https://blog.youkuaiyun.com/study_deep/article/details/96155867

https://blog.youkuaiyun.com/ding_xiaofei/article/details/81214396

GRU Matlab 代码
09-11
循环神经网络GRU模型Matlab 代码，可直接运行，用于学习。
matlab gru代码,GRU(Gated Recurrent Unit) 更新过程推导及简单代码实现
weixin_30803191的博客
03-18 1227
hdu 1115 Lifting the Stone题目链接:hdu 1115 计算几何求多边形的重心,弄清算法后就是裸题了,这儿有篇博客写得很不错的:计算几何-多边形的重心 代码如下: #include #include ...centos中安装jdk方法RPM安装方法一: 1.检验系统原版本[root@zck ~]# java -versionjava version "1.6.0_24"O...
GRU的matlab时间序列神经网络
10-24
门控循环单元是循环神经网络LSTM的一种变体，通常用于时间序列的预测。与LSTM的门机制相比较，GRU模型更简单，只有两个门，分别是更新门、重置门
GRU神经网络MATLAB代码-Neural_Decoding:包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包
05-20
GRU神经网络MATLAB代码神经解码： 包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包 该软件包包含经典解码方法和现代机器学习方法的混合。 对于回归，我们目前包括：维纳滤波器，维纳级联，卡尔曼滤波器，朴素贝叶斯，支持向量回归，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 对于分类，我们目前包括：Logistic回归，支持向量分类，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 该软件包最初是为回归而设计的，只是添加了分类功能-因此，自述文件，示例和预处理功能仍可满足回归的需要。 我们正在为分类添加更多内容。 我们的手稿和数据集 该程序包随附一个，用于比较这些方法在多个数据集上的性能。 如果您使用我们的代码或数据进行研究，请引用该手稿，我们将不胜感激。 用于纸张的代码位于“ Paper_code”文件夹中。 在本自述文件的底部进一步进行了描述。 可以下载论文中使用的所有3个数据集（运动皮层，体感皮层和海马体）。 它们具有matlab和python格式，可以在下面描述的示例文件中使用。 安装 可以在命令行中通过pip安装此软件包，方法是键入 pip
Python 实现基于Attention-GRU的数据多特征分类预测（含完整的程序和代码详解）
最新发布
12-08
内容概要：本文档介绍了基于Attention机制和GRU网络的多特征分类预测模型的实现细节。从项目背景、目标、挑战、创新点入手，详细讲解了数据预处理、模型设计、训练评估、模型优化及GUI界面的设计过程。模型能够处理...
GRU时间序列预测（Python完整源码和数据）
05-09
GRU（Gated Recurrent Unit）门控循环单元是一种在深度学习领域，特别是自然语言处理和时间序列预测中广泛使用的递归神经网络（RNN）结构。与传统的RNN相比，GRU通过引入门控机制解决了长序列训练时的梯度消失问题，...
GRU模型预测.py,gru模型全称,Python
09-10
GRU模型，全称为Gated Recurrent Unit，是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一个变体，主要用于处理序列数据。在本场景中，我们使用GRU模型进行短时客流预测，这是一种典型的时间序列预测问题，旨在...
pso-gru-lstm：PSO优化GRU-LSTM超参数
02-19
PSO优化GRU-LSTM超参数 1、摘要 本文主要讲解：使用PSO优化GRU-LSTM超参数，神经元个数、学习率、dropout和batch_size 主要思路： 建立GRU-LSTM模型 定义PSO的参数：最大迭代次数、最大惯性权重、最小惯性权重、...
Matlab实现TCN-GRU-Attention时间序列预测（完整源码和数据）
07-07
1.Matlab实现TCN-GRU-Attention时间序列预测，风电功率预测（完整源码和数据）。单输入单输出时间序列预测。 2.excel数据，方便替换，运行环境matlab2023b及以上。 3.程序语言为matlab。 4.代码特点：参数化编程、...
GRU神经网络MATLAB代码-TT_RNN:TT_RNN
05-20
GRU神经网络MATLAB代码Keras的Tensor-Train层和Tensor-Train递归神经网络（包括GRU和LSTM） 基于Lasagne和Matlab的现有实现，针对Keras的Tensor-Train层和Tensor-Train递归神经网络的实现。 参考： "Tensorizing Neural Networks" Alexander Novikov, Dmitry Podoprikhin, Anton Osokin, Dmitry Vetrov In Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS-2015). "Tensor-Train Recurrent Neural Networks for Video Classification" Yinchong Yang, Denis Krompass, Volker Tresp In International Conference on Machine Learning 34 (ICML-2017). 介绍： 张量训练层（TTL）替代了神经网络中完
深度学习GRU网络的matlab版
03-17
可直接运行，包含数据文件
时序预测 - MATLAB实现GRU时间序列未来多步预测（完整源码和数据）
05-26
时序预测 | MATLAB实现GRU时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2020b及以上，可以实现未来100个值的预测。
MATLAB实现GRU门控循环单元多输入多输出预测（完整源码和数据）
08-16
MATLAB实现GRU门控循环单元多输入多输出预测（完整源码和数据） 数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2020b及以上。 命令窗口输出MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- MATLAB实现GRU门控循环单元多输入多输出预测（完整源码和数据） 数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2020b及以上。 命令窗口输出MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。 ----------------------------------------------------------------------------------------------------
gru matlab实现,分别用CNN、GRU和LSTM实现时间序列预测（2019-04-06)
weixin_42511098的博客
03-16 5088
卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及门控单元网络(GRU)是最常见的一类算法，在kaggle比赛中经常被用来做预测和回归。今天，我们就抛砖引玉，做一个简单的教程，如何用这些网络预测时间序列。因为是做一个简单教程，所以本例子中网络的层数和每层的神经元个数没有调试到最佳。根据不同的数据集，同学们可以自己调网络结构和具体参数。1.环境搭建我们运行的环境是下载anaconda，然后在里面...
GRU门控循环单元神经网络的MATLAB实现（含源代码）
沅的博客
01-17 5403
GRU由Cho等人于2014年提出，旨在解决标准RNN在处理长序列时的梯度消失或梯度爆炸问题。与传统的RNN相比，GRU引入了两个关键的门控机制：更新门（Update Gate）和重置门（Reset Gate）。这些门控结构帮助模型更有效地捕捉长期依赖关系。更新门更新门负责决定信息的保留量。它决定了来自过去状态的信息应该被多大程度上保留，以及新的候选隐藏状态的信息应该被多大程度上加入。重置门重置门则决定了多少过去的信息需要被忽略。它可以帮助模型忘记无关的信息，从而专注于当前的重要信息。
Pytorch学习1-GRU使用和参数说明
yanqianglifei的专栏
12-22 4846
Pytorch学习1-GRU使用和参数说明
GRU--详解
GDHBFTGGG的博客
10-10 2914
​# 超参数output_size = input_size # 输出大小和输入大小相同，都是字符集大小​​# 损失函数和优化器GRU 是一种强大的循环神经网络架构，在处理序列数据（如文本生成、语言模型等）时非常有效。其结构相比 LSTM 简化了门控机制，但仍能有效捕捉长时间依赖。通过PyTorch等框架，可以快速构建并训练GRU模型，并应用于诸如文本生成等任务。
基于MATLAB的门控循环单元（GRU）数据预测
HackSquad的博客
09-10 336
GRU是一种改进的循环神经网络结构，相比于传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），它具有更简单的结构和更少的参数，但仍能有效地建模长期依赖关系。GRU通过引入更新门和重置门来控制信息的流动和保留，从而更好地捕捉序列数据中的模式和趋势。通过使用MATLAB的Deep Learning Toolbox和GRU模型，我们可以灵活地进行序列数据的建模和预测。GRU模型具有较简单的结构和较少的参数，同时能够有效地捕捉序列数据中的模式和趋势，因此在许多数据预测任务中都有广泛的应用价值。
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