机器学习之心
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回归预测 | MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出

回归预测 | MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出

文章目录

    • 回归预测 | MATLAB实现GRU(门控循环单元)多输入单输出
      • GRU基本介绍
      • GRU模型设计
        • 建模步骤
        • 结构设计
      • GRU程序设计
        • 单层GRU设计
        • 多层GRU设计
      • 参考资料
      • 致谢

GRU基本介绍

GRU神经网络是LSTM神经网络的一种变体，LSTM 神经网
络是在RNN的基础上发展起来的。RNN是一种成熟的机器学习方法，在处理时序数列方面具有着很大优势。RNN中包含信号反馈结构，能将t时刻的输出信息与t时刻之前的信息相关联，具有动态特征和记忆功能。

  • RNN结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层包含反馈结构;
  • t时刻的输出值是该时刻及其之前时刻的输入信息共同作用的结果;
  • RNN能够有效地分析和处理较短的时序数列，但不能分析和处理维
    度过长的时序数列ÿ

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