(GRU)

时序预测 | Python实现GRU电力需求预测

时序预测|Python实现GRU电力需求预测目录时序预测|Python实现GRU电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述该数据集因其每小时的用电量数据以及TSO对消耗和定价的相应预测而值得注意
机器学习之心·2023-12-17 15:08

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-17 15:03

时序预测 | Python实现GRU-XGBoost组合模型电力需求预测

时序预测|Python实现GRU-XGBoost组合模型电力需求预测目录时序预测|Python实现GRU-XGBoost组合模型电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述该数据集因其每小时的用电量数据以及
机器学习之心·2023-12-17 04:04

linux驱动学习：从上电到启动 一

（读取外部固件到片内ram，最后跳转到片内ram执行新的用户boot程序）2bootloader分类及其作用GRU
阿荻在肝了·2023-12-17 04:34

GRU，LSTM，encoder-decoder架构，seq2seq的相关概念

门控记忆单元（GRU）GRU模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态，以及应该何时重置隐状态。这些机制是可学习的。
hadiii·2023-12-16 08:04

LSTM和GRU的介绍以及Pytorch源码解析

介绍一下LSTM模型的结构以及源码，用作自己复习的材料。LSTM模型所对应的源码在：\PyTorch\Lib\site-packages\torch\nn\modules\RNN.py文件中。上次上一篇文章介绍了RNN序列模型，但是RNN模型存在比较严重的梯度爆炸和梯度消失问题。本文介绍的LSTM模型解决的RNN的大部分缺陷。首先展示LSTM的模型框架：下面是LSTM模型的数学推导公式：表示时刻的
有梦的人心态要好·2023-12-15 05:36

分类预测 | Matlab实现HPO-GRU【23年新算法】基于猎食者优化算法优化门控循环单元的数据分类预测

蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.HPO-GRU
机器学习之心·2023-12-14 13:04

「深度学习」循环神经网络 RNN 学习笔记

循环神经网络RNN原理图循环神经网络RNN演化流程：RNN->BRNN->GRU->LSTMRNN「循环神经网络」RNN.gifGRU「门控制网络：」GRU.gifLSTM「长短记忆网络
dongbingliu·2023-12-06 12:14

EI级 | Matlab实现TCN-GRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

EI级|Matlab实现TCN-GRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测目录EI级|Matlab实现TCN-GRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-06 10:16

lstm和gru结构的再理解

我看大部分介绍rnn的文章里面都只画了cell的图，但是这对一个刚入门的人来说是会造成很大的误解，而正确的介绍方法应该先介绍rnn的总体结构，然后再介绍cell的结构。这才有可能对rnn有一个更清晰的认识。RNN总体结构我们在网上多是看到这样的图rnn的cell结构cell是什么呢，我们首先回到MLP结构中MLP结构RNN中的cell其实就是MLP结构中隐藏层的神经元。但是这个神经元有点特殊，它加
吴祺育的笔记·2023-12-05 16:51

【代码】CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测

程序名称：CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测实现平台：matlab代码简介：为更准确地预测，提出基于注意力机制的CNN-GＲU预测模型。
玉子（代码分享版）·2023-12-02 09:56

Pytorch手写RNN、LSTM、GRU

手写RNN、LSTM、GRURNNLSTMGRU最近在看RNN、LSTM、GRU源码，动手实现forward函数，并将torch.nn中的原始模型自带的参数传入自己写的forward中来验证模型是否正确
L-->R·2023-12-01 06:09

pytorch gru rnn lstm 整理

其他人的博客里对于参数之类的讲解已经很详细了，这里汇总一下我看到的可能有用的资源，首先是lstm等的pytorch实现的直观理解，然后是gru的手动实现，rnn和lstm类似。
weixin_37763484·2023-12-01 06:07

pytorch_rnn_gru_lstm实现

循环神经网络借助pytorch，一个续写歌词的案例，复习下循环神经网络主要使用的是nton的网络模型在自己本地上使用jupyter这里便于显示，精简了一些代码，并添加了相关注释获取数据使用歌词的歌词数据来源于kaggleimportpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeimportmathdata=pd.read_csv('./input/songdata.csv'
cpyy103·2023-12-01 06:05

pytorch使用LSTM和GRU

LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSMT的参数，torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout
bazinga014·2023-12-01 06:58

python pytorch实现RNN,LSTM，GRU，文本情感分类

pythonpytorch实现RNN,LSTM，GRU，文本情感分类数据集格式：有需要的可以联系我实现步骤就是：1.先对句子进行分词并构建词表2.生成word2id3.构建模型4.训练模型5.测试模型代码如下
Mr Gao·2023-12-01 06:27

序列模型懒人简介（RNN、Seq2Seq、LSTM、GRU、Transformer）

点关注不迷路哦!点关注不迷路哦!点关注不迷路哦!RNN主要用于处理序列数据。RNN采用循环的结构，每个单元的输出与当前输入和之前的隐状态向量有关，每个单元输出一个预测值和传递到下一个单元的隐状态向量。很容易发现RNN有以下问题：1、输入与输出长度相同；2、不适合解决长期依赖。Seq2Seq结构，采取了两个RNN结构，一个作为解码器encoder，一个作为编码器decoder。解码器将序列数据转化为
Rulcy·2023-11-27 20:49

RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导

LSTM和GRU采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM和GRU被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。1.RNNRNN会受到短时记忆的影响。
dili8870·2023-11-27 19:47

Pytorch实现RNN, GRU, LSTM模型

文章目录RNN参数代码GRU公式代码LSTM公式代码如题，几个经典的NLP模型，Pytorch实现也比较简单，复杂的模型可以通过他们堆叠而成，比如encoderdecoder这些。
FrenchOldDriver·2023-11-27 19:16

RNN（包括GRU和LSTM）和其他seq2seq/encoder-decoder模型

特别地，我们会深入探讨RNN的两个重要变体：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们各自在处理长序列数据时如何克服传统RNN的局限性。
诸神缄默不语·2023-11-27 19:46

属性级情感分析（于restaurant14和laptop14数据集上使用LSTM和GRU、 MemNet和IAN以及CNN等）的对比分析

随着人们的社交活动、消费习惯、工作内容也逐渐由线下转移到线上，从互联网上海量文本中自动挖掘出人们对各类事务的需求、喜好、观点、态度等，具有广阔的应用场景和很高的商业价值。在自然语言处理领域，情感分析是一种从文本中自动抽取该文本中表达的对某些实体(比如产品、服务、话题、事件等)的情感、观点、态度的技术。情感分析主要分为三个级别【1】：(1)句子级别的情感分析(SentimentAnalysis)，(
Monkey typist·2023-11-27 13:17

2 时间序列预测入门：GRU

0论文地址GRU原论文：https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdfGRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题
汀沿河·2023-11-27 12:35

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（二）

4.Embedding与推荐系统有哪些结合5.FM和FFM6.FNN7.深度学习推荐模型8.RNN、LSTM、GRU、Transformer9.特征筛选方法。10.推
笃℃·2023-11-26 21:45

【LLM_04】自然语言处理基础_2

一、神经网络1、循环神经网络（RNN）2、门控循环单元（GRU）3、长短期记忆网络（LSTM）4、双向RNN5、卷积神经网络（CNN）二、注意力机制1、注意力机制原理介绍2、注意力机制的各种变式3、注意力机制的特点一
温欣2030·2023-11-25 14:33

序列模型和注意力机制

sequencetosequence）模型集束搜索（Beamsearch）注意力模型（AttentionModel）seq2seqimage.png首先建立encodernetwork，是一个RNN结构，RNN的单元可以是GRU
dreampai·2023-11-24 13:10

使用Pytorch从零开始构建GRU

门控循环单元(GRU)是LSTM的更新版本。让我们揭开这个网络的面纱并探索这两个兄弟姐妹之间的差异。您听说过GRU吗？
Garry1248·2023-11-24 11:13

【nlp】2.7 seq2seq英译法实战项目解析

1seq2seq介绍1.1seq2seq模型架构2数据集介绍3案例步骤3.1导入工具包和工具函数3.2数据预处理3.2.1清洗文本和构建文本字典3.2.2构建数据源对象3.2.3构建数据迭代器3.3构建基于GRU
lys_828·2023-11-23 19:45

Course 5-Recurrent Neural Networks--Week 1

第一周的课程主要介绍序列模型的应用场景；深度学习中的RNN基础结构、GRU、LSTM、BRNN；语言模型和序列采样的知识。1.1为什么需要序列模型？
岱宗雪·2023-11-23 19:31

时间序列预测实战(十七)PyTorch实现LSTM-GRU模型长期预测并可视化结果（附代码+数据集+详细讲解）

一、本文介绍本文给大家带来的实战内容是利用PyTorch实现LSTM-GRU模型，LSTM和GRU都分别是RNN中最常用Cell之一，也都是时间序列预测中最常见的结构单元之一，本文的内容将会从实战的角度带你分析
Snu77·2023-11-21 23:07

GRU、LSTM、双向循环神经网络

动手学深度学习笔记一、门控循环单元(GRU)1.重置门和更新门2.候选隐状态3.隐状态4.PyTorch代码二、长短期记忆网络(LSTM)1.输入门、遗忘门和输出门2.记忆元3.隐状态4.PyTorch
葫芦娃啊啊啊啊·2023-11-21 02:42

循环神经网络原理笔记

循环神经网络原理笔记(1)数学原理(2)基本RNN结构(3)梯度消失(4)GRU与LSTM单元1、GRU（门控循环单元）2、LSTM（长短期记忆）(5)BRNN与DeepRNNs1、BRNN（双向循环神经网络
就是AT·2023-11-21 02:36

【学习笔记】现代循环神经网络

前几天学习了下现代循环神经网络学习，主要深入研究了下LSTM和GRU，其实现在已经很少把这两个模型作为主要的框架去解决实际问题了，但是因为偶尔在预处理时提取文本特征信息的时候会用到，所以还是花了点时间看了下相关内容
磊磊要加油学习鸭·2023-11-21 01:03

PyTorch深度学习原理与实现

引言深度学习发展历程感知机网络（解决线性可分问题，20世纪40年代）BP神经网络（解决线性不可分问题，20世纪80年代）深度神经网络（海量图片分类，2010年左右）常见深度神经网络：CNN、RNN、LSTM、GRU
slience_me·2023-11-20 21:03

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

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目录多维时序|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预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-11-19 16:32

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

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目录分类预测|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分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2023-11-19 15:42

笔记54：门控循环单元 GRU

本地笔记地址：D:\work_file\DeepLearning_Learning\03_个人笔记\3.循环神经网络\第9章：动手学深度学习~现代循环神经网络aaaaaaa
恨晨光熹微·2023-11-18 18:57

【nlp】2.5(gpu version)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）工程管理方式

config6模型训练train7模型对比绘图plotfigure8模型预测predict9代码测试demo0说明本项目对前一个博客内容2.5(cpuversion)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU
lys_828·2023-11-16 19:33

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

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目录分类预测|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分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2023-11-16 09:42

时间序列预测实战(十五)PyTorch实现GRU模型长期预测并可视化结果

往期回顾：时间序列预测专栏——包含上百种时间序列模型带你从入门到精通时间序列预测一、本文介绍本文讲解的实战内容是GRU(门控循环单元)，本文的实战内容通过时间序列领域最经典的数据集——电力负荷数据集为例
Snu77·2023-11-15 15:12

时间序列预测实战(十六)PyTorch实现GRU-FCN模型长期预测并可视化结果

往期回顾：时间序列预测专栏——包含上百种时间序列模型带你从入门到精通时间序列预测一、本文介绍本文讲解的实战内容是GRU-FCN(门控循环单元-全卷积网络)，这是一种结合了GRU（用于处理时间序列数据）和
Snu77·2023-11-15 15:42

分类预测 | Matlab实现PSO-GRU粒子群算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测

分类预测|Matlab实现PSO-GRU粒子群算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测目录分类预测|Matlab实现PSO-GRU粒子群算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2023-11-15 05:21

【nlp】2.5 人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）

2.2.3读数据到python环境中2.2.4构建数据源NameClassDataset2.2.5构建迭代器遍历数据2.3构建RNN及其变体模型2.3.1构建RNN模型2.3.2构建LSTM模型2.3.3构建GRU
lys_828·2023-11-15 02:19

【nlp】2.4 GRU模型

GRU模型1GRU介绍2GRU的内部结构图2.1GRU结构分析2.2Bi-GRU介绍2.3使用Pytorch构建GRU模型2.4GRU优缺点¶3RNN及其变体1GRU介绍GRU（GatedRecurrentUnit
lys_828·2023-11-14 18:17

MacOS系统ES可视化工具 elasticsearch-head 下载、安装

mobz/elasticsearch-head2.安装需要Nodejs环境Nodejs下载地址，安装教程macOS中如何安装Node.js_macosnodejs_村雨遥的博客-CSDN博客安装grunt和gru
Quan7er·2023-11-13 15:12

深度学习经典和最新模型

1.深度学习基础-线性神经网络，多层感知器2.卷积神经网络-lenet，alexnet，vgg，inception，resnet3.循环神经网络-RNN，GRU，LSTM,seq2seq4.注意力机制-
钟逸0822·2023-11-12 06:17

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）

时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）目录时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）预测效果基本描述模型描述程序设计参考资料预测效果基本描述
机器学习之心·2023-11-11 12:54

时间序列预测：深度学习、机器学习、融合模型、创新模型实战案例（附代码+数据集+原理介绍）

融合模型、个人创新模型、数据分析等一系列有关时间序列的内容，其中的实战案例不仅有简单的模型类似于机器学习的ARIMA、Xgboost也有复杂的类似于深度学习的TPA-LSTM，还有个人创新的模型堆叠CNN-GRU-LSTM
Snu77·2023-11-10 05:50

多维时序 | MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测

多维时序|MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-11-10 05:50

时间序列预测模型实战案例(十)(个人创新模型)通过堆叠CNN、GRU、LSTM实现多元预测和单元预测

本文介绍本篇博客为大家讲解的是通过组堆叠CNN、GRU、LSTM个数，建立多元预测和单元预测的时间序列预测模型，其效果要比单用GRU、LSTM效果好的多，其结合了CNN的特征提取功能、GRU和LSTM用于处理数据中的时间依赖关系的功能
Snu77·2023-11-10 05:46

深度学习(CNN+RNN)笔记2

RNN、GRU、LSTM、双向RNN、深度RNN】第二周：自然语言处理与词嵌入（NaturalLanguageProcessingandWordEmbeddings）【词嵌入、嵌入矩阵、学习词嵌入、Word2Vec
夜中听雪·2023-11-09 16:36
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