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SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测

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机器学习之心·2024-02-03 01:57

详解Keras3.0 Layer API: Base RNN layer

False,stateful=False,unroll=False,zero_output_for_mask=False,**kwargs)参数说明cell:这是循环神经网络的单元类型，可以是LSTM、GRU

缘起性空、·2024-02-02 09:08

强化学习-google football 实验记录

googlefootball实验记录1.gru模型和dense模型对比实验实验场景：5v5(控制蓝方一名激活球员)，跳4帧，即每个动作执行4次实验点：修复dense奖励后智能体训练效果能否符合预期实验目的

BIT龙超越·2024-01-31 18:06

故障诊断 | 一文解决，GRU门控循环单元故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍模型描述源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断|一文解决，GRU门控循环单元故障诊断（Matlab）专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-01-31 17:30

回归预测 | Matlab实现CPO-GRU【24年新算法】冠豪猪优化门控循环单元多变量回归预测

回归预测|Matlab实现CPO-GRU【24年新算法】冠豪猪优化门控循环单元多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现CPO-GRU【24年新算法】冠豪猪优化门控循环单元多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-31 17:00

EI级 |VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测 Matlab实现

机器学习之芯·2024-01-30 22:02

1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文

目录CNNRNN3种RNN模型简单RNNLSTM（长短期记忆模型）GRU参考论文CNNCNN是卷积神经网络提取图片特征、在输出阶段可以使用sigmoid函数返回01值RNN3种RNN模型简单RNNH就是每层神经元所产生的一个输出信号

CQU_JIAKE·2024-01-30 09:43

多维时序 | Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-29 05:34

时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU、SSA-GRU、GRU时间序列预测对比

时序预测|MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU、SSA-GRU、GRU时间序列预测对比目录时序预测|MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU

机器学习之心·2024-01-28 10:30

可能会绕过RNN了

在之前已经学习了lstm和gru，看了一下之后几天的学习安排，主要是基于crf的依存分析和命名实体辨别。我会尽量使用hanlp（这个库已经能够较好完成以上的需求）。

我的昵称违规了·2024-01-27 10:50

ICEEMDAN-SSA-GRU改进自适应经验模态分解结合麻雀算法优化门控循环单元时间序列预测(含GRU、SSA-GRU、ICEEMDAN-SSA-GRU等模型的对比)。评价指标包括:R2、MAE

%%清空变量clc;clear;closeall;formatcompact;warningoff%%读取数据data=xlsread('数据集.xlsx')';[x,y]=data_process(data,6);%步长为12n=size(x,1);m=round(n*0.7);%前70%训练，对最后30%进行预测PP_train=x(1:m,:)';PP_test=x(m+1:end,:)';

机器学习-深度学习·2024-01-27 06:14

自然语言NLP学习

2-7门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibiliGRULSTM双向RNNCNN卷积神经网络输入层转化为向量表示dropoutppl标量在物理学和数学中，标量（Scalar）是一个只有大小、没有方向的量

wangqiaowq·2024-01-26 18:12

分类预测 | Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现GRU-Attention-Adaboost

机器学习之心·2024-01-25 16:54

1D-2D-MTF-CNN-GRU-AT多通道图像时序融合的分类/故障识别程序！Excel导入，直接运行

适用平台：Matlab2023版本及以上本程序同时结合两篇国内顶级EI的方法：提出1D-2D-MTF-CNN-GRU-AT多通道图像时序融合的分类/故障识别程序！

预测及优化·2024-01-25 01:50

竞赛保研电影评论情感分析 - python 深度学习情感分类

1前言学长分享优质竞赛项目，今天要分享的是GRU的电影评论情感分析-python深度学习情感分类学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分这是一个较为新颖的竞赛课题方向

iuerfee·2024-01-24 08:58

CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元多输入多输出预测，CNN-GRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱

机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

2024/1/21周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目问题与创新方法RNN网络LSTM网络目标变量与外部变量的相关性实验数据集评估准则参数设置实验结果深度学习GRU网络结构介绍前向传播过程反向传播过程简单的GRU代码实现总结摘要本周阅读了一篇基于

user_s1·2024-01-23 14:39

【超长序列建模】千级别：MINM《Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Predictio

百级别：回顾YouTubeDNN、DIN、DIEN、DISNYouTubeDNN：poolingDIN：AttentionDIEN：GRU+Attention千级别：《PracticeonLongSequentialUserBehaviorModelingforClick-ThroughR

chad_lee·2024-01-23 09:35

6 时间序列（不同位置的装置如何建模）： GRU+Embedding

很多算法比赛经常会遇到不同的物体产生同含义的时间序列信息，比如不同位置的时间序列信息，风力发电、充电桩用电。经常会遇到该如此场景，对所有数据做统一处理喂给模型，模型很难学到区分信息，因此设计如果对不同位置的装置做嵌入操作，这也是本文书写的主要目的之一，如果对不同位置装置的时序数据做模型呢？RGU：循环神经网络模块，经常用于处理时序数据。Embedding:是PyTorch中的一个类，用于将离散的整

汀沿河·2024-01-23 09:54

BiLSTM（双向长短时记忆网络）和BiGRU（双向门控循环单元）的区别

BiGRU：每个GRU单元包含两个门——重置门和更新门。GRU简化了门的结构，但仍能有效地处理信息的保留和传

sagima_sdu·2024-01-23 07:21

多维时序 | Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-23 07:40

基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测

目录背影摘要代码和数据下载：基于LSTM的负荷预测，基于BILSTM的负荷预测，基于GRU的负荷预测，基于BIGRU的负荷预测，基于BP神经网络的负荷预测资源-CSDN文库https://download.csdn.net

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-23 06:26

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-22 08:13

2020-08-03第九周技术作业

linux操作系统启动流程这里分为centos6和centos7的区别CentOS6启动1.POST：通电自检2.BIOS:BOIS自检，加载硬盘3.读取MBR，进行MBR引导4.bootloader:gru

劳斯莱斯库里很难·2024-01-22 01:18

循环神经网络的变体模型-LSTM、GRU

一.LSTM（长短时记忆网络）1.1基本介绍长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种深度学习模型，属于循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）的一种变体。LSTM的设计旨在解决传统RNN中遇到的长序列依赖问题，以更好地捕捉和处理序列数据中的长期依赖关系。下面是LSTM的内部结构图LSTM为了改善梯度消失，引入了一种特殊的存储单元，该存储

Algorithm_Engineer_·2024-01-21 13:52

【GRU时序预测】基于门控循环单元GRU实现时间序列预测附matlab代码

matlab科研助手·2024-01-21 10:44

GRU门控循环单元神经网络的MATLAB实现（含源代码）

GRU（门控循环单元）作为RNN的一种变体，以其在捕捉时间序列长距离依赖关系方面的高效性而备受推崇。在本文中，我们将探讨如何在MATLAB环境中实现GRU网络，以及该实现在处理各类序列数据时的应用。

沅_Yuan·2024-01-21 10:42

2019年12月24日

但是这台机器跑深度学习算法本身就很花时间，于是今天就试着在缩短时间开销的情况下调参，比如把双向网络变回单向的、用只需要维护一个权重矩阵的SimpleRNN代替三倍代价的GRU等等……最后结果也不好说怎样

真昼之月·2024-01-20 11:13

neural network basics2-2

commonneuralnetworks两个比较常见的神经网络模型：循环神经网络RNN和卷积神经网络CNNRNNsequentialmemory;languagemodelgradientproblemforrnnvariants:GRU

ringthebell·2024-01-20 06:30

CGO-CNN-BiGRU-Attention混沌博弈优化卷积、双向GRU融合注意力机制的多变量回归预测程序！

适用平台：Matlab2023版及以上CGO混沌博弈优化算法，发表在SCI、中科院2区Top顶级期刊《ArtifcialIntelligenceReview》上。该算法提出时间很短，目前还没有套用这个算法的高水平文献。同样的，我们利用该物理意义明确的创新算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成CGO-CNN-Bi

预测及优化·2024-01-20 03:15

组合预测 | MATLAB实现EMD-KPCA-GRU、EMD-GRU、GRU多变量时间序列预测对比

组合预测|MATLAB实现EMD-KPCA-GRU、EMD-GRU、GRU多变量时间序列预测对比目录组合预测|MATLAB实现EMD-KPCA-GRU、EMD-GRU、GRU多变量时间序列预测对比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·2024-01-19 23:14

IMDB电影评论的情感分析——paddle

飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)1.实验介绍1.1实验目的理解并掌握循环神经网络的基础知识点，包括模型的时序结构、模型的前向传播、反向传播等掌握长短时记忆网络LSTM和门控循环单元网络GRU

伪_装·2024-01-19 11:23

基于深度学习的时间序列算法总结

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比

流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

区间预测 | Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

区间预测|Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-18 09:39

交通流量预测：T-GCN A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

机器学习算法实战案例：Informer实现多变量负荷预测

机器学习算法实战案例：时间序列数据最全的预处理方法总结机器学习算法实战案例：GRU实现多变量多步光伏预测机器学习算法实战案例：LSTM实现单变量滚动风电预测机器学习算法实战案例：LSTM实现多变量多步负荷预测机器学习算法实

Python算法实战·2024-01-17 11:28

机器学习算法实战案例：GRU 实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1数据集简介1.2导入库文件1.3数据集处理1.4训练数据构造2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型多步预测2.3预测可视化答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集7：常州普利司通光伏数据集，包括数据集包括时间、场站名称、辐照强度(Wh/㎡)、环境温度(℃)、全场功率(kW)等5个特征，时间间隔5min。（注意：辐照强度(Wh/㎡

Python算法实战·2024-01-16 15:40

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测

机器学习算法实战案例：时间序列数据最全的预处理方法总结机器学习算法实战案例：GRU实现多变量多步光伏预测机器学习算法实战案例：LSTM实现单变量滚动风

Python算法实战·2024-01-16 15:06

（自我剖析一下我博客“问答”中的第三个问题）准确率一直居低不上是什么原因引起的？

我提的问题是：“我使用单层GRU训练minist数据集时，准确率一直处于下图的状态是为什么？什么原因引起的？”这种debug就比较难受，因为程序是能跑的，任何“error”都没有出。

wo~he!·2024-01-16 10:58

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

一、说明欢迎来到“完整的NLP指南：文本到上下文#5”，这是我们对自然语言处理（NLP）和深度学习的持续探索。从NLP的基础知识到机器学习应用程序，我们现在深入研究了神经网络的复杂世界及其处理语言的深刻能力。在本期中，我们将重点介绍顺序数据在NLP中的重要性，介绍递归神经网络（RNN）及其在处理此类数据方面的独特能力。我们将解决RNN面临的挑战，例如梯度消失问题，并探索长短期记忆（LSTM）和门控

无水先生·2024-01-16 08:42

机器学习周报第28周

Ramos_zl·2024-01-15 08:49

2024/1/14周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目问题与创新方法A.CEMDAN方法B.LSTM网络C.CEEMDAN-LSTM模型实验过程数据集与数据预处理参数设置评价指标和参数实验结果深度学习GRUGRU前向传播GRU

user_s1·2024-01-14 23:22

pytorch使用GRU等做时序预测的Dataloader如何构建

pytorch使用GRU等做时序预测的Dataloader如何构建一、本文所关注的内容二、时序数据与非时序数据的区别三、时序数据要不要设置`shuffle=True`四、`Dataloader`中的shuffle

无穷升高的卡农·2024-01-14 22:19

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

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在当今大数据时代，分类预测在许多领域中扮演着重要的角色，如金融、医疗、电子商务等。为了提高分类预测的准

机器学习之芯·2024-01-14 14:21

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-14 13:35

回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制

机器学习之心·2024-01-13 22:47

自然语言处理持续更新

LSTM和GRU区别RNN、LSTM和GRU公式与结构图深度学习

搬砖成就梦想·2024-01-13 21:35

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

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目录回归预测|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效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-13 12:21

DIEN模型 && GRU序列模型 && 什么是dropout参数？ && 什么是“探索和利用”机制？

DIEN模型DIEN（DeepInterestEvolutionNetwork）是一种用于推荐系统的深度学习模型。该模型于2018年由阿里巴巴提出，旨在解决传统推荐系统中静态兴趣模型的局限性。传统的推荐系统通常将用户的兴趣建模为静态的向量，而忽略了用户兴趣随时间的演化和变化。DIEN引入了动态兴趣演化的概念，以更好地捕捉用户兴趣的变化。该模型结合了长期兴趣建模（用户的长期兴趣）和短期兴趣建模（用户

Wzideng·2024-01-13 00:15

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GRU）