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自5月以来，俄罗斯Sandworm黑客侵入了11家乌克兰电信公司

这一组织被认为与俄罗斯武装部队的GRU有关。简介根据乌克兰计算机应急响应团队（CERT-UA）的报告，自2023年5月至9月，俄罗斯Sandworm黑客组织成功侵入了乌克兰的11家电信服务提供商。

肥胖喵·2023-10-20 04:47

基于门控循环单元GRU的Adaboost分类预测，GRU-Adaboost分类预测，多特征输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为mat

%%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%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class=length(unique(res(:,end)));%类别数（Excel最后一列放类别）num_dim=size(res,2)-1;%特征维度num_res=size(res,1);%样

机器学习-深度学习·2023-10-20 00:01

多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-门控循环单元CNN-GRU的Adaboost回归预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于卷积神经网络-门控循环单元CNN-GRU的Adaboost回归预测评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高

前程算法屋·2023-10-20 00:29

多元分类预测 | Matlab基于门控循环单元GRU的Adaboost分类预测，GRU-Adaboost分类预测，多特征输入模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|Matlab基于门控循环单元GRU的Adaboost分类预测，GRU-Adaboost分类预测，多特征输入模型多特征输入单输出的二分类及多分类模型

前程算法屋·2023-10-20 00:28

分类预测 | MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测

分类预测|MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入分类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·2023-10-20 00:27

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.1 门控循环单元（GRU）

我们可能会遇到这样的情况：早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。在这种情况下，第一个词元的影响至关重要。我们希望有某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息。如果没有这样的机制，我们将不得不给这个观测值指定一个非常大的梯度，因为它会影响所有后续的观测值。一些词元没有相关的观测值。例如，在对网页内容

AncilunKiang·2023-10-19 17:26

分类预测 | Matlab实现WOA-GRU鲸鱼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WOA-GRU鲸鱼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WOA-GRU鲸鱼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·2023-10-18 20:27

多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）目录多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制

机器学习之心·2023-10-18 06:24

交通物流模型 | T-GCN:用于交通流预测的时序图卷积网络

T-GCN:用于交通流预测的时序图卷积网络为了同时捕获空间和时间依赖性，本文提出了一种新的基于神经网络的交通流预测方法——时间图卷积网络(T-GCN)模型，该模型将图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU

算法如诗·2023-10-16 14:47

深度学习05-RNN循环神经网络

pytorchrnnDeepRNN(多层RNN)pytorchrnnRNN缺点梯度爆炸和消失问题短期记忆RNN的优化算法LSTM–长短期记忆网络原理遗忘门输入门输出门lstm写诗加载数据定义模型训练测试GRU

liaomin416100569·2023-10-16 06:52

循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）-学习总结1

一、RNN简单RNN二、LSTM受计算机的逻辑门启发，引入记忆单元（memorycell），并通过各种门来控制记忆单元。1遗忘门、输入门、输出门首先，通过输入XtX_tXt和上一个隐状态Ht−1H_{t-1}Ht−1与全连接层相乘再加上偏置，最后经过激活函数sigmoid,得到三个门：遗忘门fff,输入门iii,输出门oooIt=σ(XtWxi+Ht−1Whi+bi),Ft=σ(XtWxf+Ht−

Cosmos Tan·2023-10-16 06:50

【深度学习】深度学习实验四——循环神经网络（RNN）、dataloader、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、超参数对比

（2）分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU，并在至少一种数据集上进行实验。（3）从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和

yuzhangfeng·2023-10-16 06:20

【CNN-GRU预测】基于卷积神经网络-门控循环单元的单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种常用于序列数据预测的深度学习模型。

长安程序猿·2023-10-15 12:11

了解RNN模型的基础单元LSTM、GRU、RQNN 与 SRU

LSTM&GRURNN模型的基础结构是单元，其中比较常见的有LSTM单元，GRU单元等，它们充当了RNN模型中的基础结构部分。使用单元搭建出来的RNN模型会有更好的拟合效果。

HaigLee·2023-10-15 07:27

深度学习验证码项目

项目代码：GitHub-kerlomz/captcha_trainer:[验证码识别-训练]ThisprojectisbasedonCNN/ResNet/DenseNet+GRU/LSTM+CTC/CrossEntropytorealizeverificationcodeidentification.Thisprojectisonlyfortrainingthemodel.GitHub-Pytho

Python9724·2023-10-14 16:41

时间序列预测包含深度学习机器学习

目录介绍时间序列分析基本概念核心概念时间序列预处理特征工程在时间序列预测中的应用常见的时间序列预测方法预测方法的分类概念单变量预测移动平均模型指数平滑简单指数平滑二指数平滑三指数平滑Xgboost模型ARIMA模型随机森林多变量预测VAR模型LSTM模型GARCH模型Prophet模型GRU

Snu77·2023-10-14 02:47

多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测

多输入多输出|MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测目录多输入多输出|MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络

机器学习之心·2023-10-13 15:50

linux系统启动引导修复工具,Ubuntu的GRUB系统引导管理器恢复

今天一开机，进不了，系统屏幕显示：gru

王佛伟·2023-10-13 06:58

GRU的电影评论情感分析 - python 深度学习情感分类计算机竞赛

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

Mr.D学长·2023-10-12 06:37

多元回归预测 | Matlab基于门控循环单元GRU的Adaboost回归预测，GRU-Adaboost回归预测，多输入单输出模型

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于门控循环单元GRU的Adaboost回归预测，GRU-Adaboost回归预测，多输入单输出模型评价指标包括:MAE

前程算法屋·2023-10-12 04:24

分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN-GRU开普勒算法优化卷积门控循环单元数据分类预测

分类预测|MATLAB实现KOA-CNN-GRU开普勒算法优化卷积门控循环单元数据分类预测目录分类预测|MATLAB实现KOA-CNN-GRU开普勒算法优化卷积门控循环单元数据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·2023-10-11 20:27

基于self-attention的GRU时间序列预测Python程序

基于self-attention的GRU时间序列预测Python程序特色：1、单变量，多变量输入，自由切换2、单步预测，多步预测，自动切换3、基于Pytorch架构4、多个评估指标（MAE,MSE,R2

黑科技小土豆·2023-10-10 20:51

光伏发电预测（GRU模型，Python代码）

运行效果：光伏发电预测（GRU模型，Python代码）_哔哩哔哩_bilibili所有库的版本：1.数据集（连续10年不间断采集三个光伏电站的发电量及天气情况，每隔半个小时采集一次信息，因此，一共有175296

深度学习的奋斗者·2023-10-10 20:50

解决Ubuntu系统log太多导致磁盘内存不足问题记录

一、磁盘清理1、重新启动同时按住Ctrl+Alt，再分别按下PrtScREISUB，进行安全重启2、进入root（1）重启时同时按住Esc+Shift，进入gru

倚椿咏·2023-10-10 09:09

常用时序模型

GRU(GatedRecurrentUnit):基本概念:GRU是RNN的一种变体，它引入了重置门和更新门来控制

坠金·2023-10-07 16:52

时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-IMPA-GRU时间序列预测

时序预测|MATLAB实现ICEEMDAN-IMPA-GRU时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现ICEEMDAN-IMPA-GRU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ICEEMDAN-IMPA-GRU

机器学习之心·2023-10-07 14:25

STEP-2:RNN:GRU、LSTM-Pytorch

感谢伯禹学习平台，本次学习将记录记录如何使用Pytorch高效实现网络，熟练掌握Pytorch的基础知识,记录不包含理论知识的细节展开一：GRU和LSTM-Pytorch实现GRU结构，来自教学平台的图片

可恶小林子·2023-10-06 04:26

时序预测 | MATLAB实现EMD-iCHOA+GRU基于经验模态分解-改进黑猩猩算法优化门控循环单元的时间序列预测

时序预测|MATLAB实现EMD-iCHOA+GRU基于经验模态分解-改进黑猩猩算法优化门控循环单元的时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现EMD-iCHOA+GRU基于经验模态分解-改进黑猩猩算法优化门控循环单元的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·2023-10-05 16:28

深度学习（2）---循环神经网络(RNN)

文章目录一、序列数据和语言模型1.1序列数据1.2语言模型二、循环神经网络(RNN)2.1概述2.2门控循环单元(GRU)2.3长短期记忆网络(LSTM)一、序列数据和语言模型1.1序列数据 1.在深度学习中

冒冒菜菜·2023-10-01 01:55

NLP 04(GRU)

也称门控循环单元结构,它也是传统RNN的变体,同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象，同时它的结构和计算要比LSTM更简单,它的核心结构可以分为两个部分去解析:更新门、重置门GRU

Darren_pty·2023-09-30 21:03

序列模型（二）

本周讲的是自然语言处理与词嵌入1、词汇表征上周我们学习了RNN、GRU单元和LSTM单元。本周你会看到我们如何把这些知识用到NLP上，用于自然语言处理，深度学习已经给这一领域带来了革命性的变革。

kk123k·2023-09-29 00:16

【动手学深度学习-Pytorch版】门控循环单元GRU

关于GRU的笔记支持隐状态的门控：这意味着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，并且能够解决了上面列出的问题。

い☞殘風☜、™·2023-09-25 13:39

Pytorch学习记录- 训练GRU Seq2Seq（论文再读）

对Pytorch的Seq2Seq这6篇论文进行精读，第二篇，Cho,K.,etal.,LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslation.2014.发表于2014年，全文链接摘要很牛逼的一个神经网络，基于RNN的Seq2Seq，用于处理符号。使用这个encoder-decoder计

我的昵称违规了·2023-09-24 03:46

分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元数据分类预测

分类预测|MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元数据分类预测分类效果基本描述1.Matlab实现WOA-CNN-GRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b

快乐的米米·2023-09-23 21:49

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）目录多维时序|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制

机器学习之心·2023-09-23 21:19

2023华为杯研究生数学建模F题思路分析

这个问题我们可以考虑使用深度学习模型，特别是时间序列模型如LSTM或GRU，来处理雷达观测数据序列

数模竞赛pawn·2023-09-22 17:57

torch其他层和联合使用

recurrentlayers一般是特定的结构，在语音识别和创作用的比较多，又RNN,LSTM,GRU一些东西。

ElE rookie·2023-09-22 09:02

四十五.门控循环单元(GRU)简介和keras实现

GRU使记忆体hth^{t}ht融合了长期记忆和短期记忆。(1)记忆体hth^{t}htht=zt⊙ht−1+(1−zt)⊙ht^h

stackooooover·2023-09-22 08:10

时序预测 | MATLAB实现POA-CNN-GRU鹈鹕算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

时序预测|MATLAB实现POA-CNN-GRU鹈鹕算法优化卷积门控循环单元时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现POA-CNN-GRU鹈鹕算法优化卷积门控循环单元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·2023-09-22 07:38

现代循环神经网络-门控循环单元（GRU）

理论门控隐状态门控循环单元与普通的循环神经网络之间的关键区别在于：前者支持隐状态的门控。这意味着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，并且能够解决了上面列出的问题。例如，如果第一个词元非常重要，模型将学会在第一次观测之后不更新隐状态。同样，模型也可以学会跳过不相关的临时观测。最后，模型还将学会在需要的时候重置隐状态。下面我们将详细讨论各类门控。重置门

闪闪发亮的小星星·2023-09-21 07:39

文献综述笔记

目前大部分工作都是利用图神经网络进行学习，同时加上GAT、GRU等机制，更细粒度对用户偏好建模。近年来，图神经网络(GNNs)在各个领域中都取得了巨大的成功。因此，研究者提出了许多基于会话的推荐方法。

Moliay·2023-09-21 06:57

分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention数据分类预测

分类预测|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention数据分类预测目录分类预测|MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention数据分类预测分类效果基本描述模型描述程序设计参考资料分类效果基本描述

机器学习之心·2023-09-20 17:32

时序预测 | MATLAB实现NGO-GRU北方苍鹰算法优化门控循环单元时间序列预测

时序预测|MATLAB实现NGO-GRU北方苍鹰算法优化门控循环单元时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现NGO-GRU北方苍鹰算法优化门控循环单元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·2023-09-20 17:59

深度学习实战（2）用Pytorch搭建双向LSTM

用Pytorch搭建双向LSTM应最近的课程实验要求，要做LSTM和GRU的实验效果对比。

icebird_craft·2023-09-20 00:35

循环神经网络——中篇【深度学习】【PyTorch】【d2l】

文章目录6、循环神经网络6.4、循环神经网络（`RNN`）6.4.1、理论部分6.4.2、代码实现6.5、长短期记忆网络（`LSTM`）6.5.1、理论部分6.5.2、代码实现6.6、门控循环单元（`GRU

来杯Sherry·2023-09-18 17:45

5-2 Pytorch中的模型层layers

nn.Flatten,nn.Dropout,nn.BatchNorm2d,nn.Embeddingnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.GRU

hxh207·2023-09-17 23:11

国庆中秋特辑（一）浪漫祝福方式用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）生成祝福诗词

目录一、使用深度学习中的循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）生成诗词二、优化：使用双向LSTM或GRU单元来更好地捕捉上下文信息三、优化：使用生成对抗网络（GAN）或其他技术以提高生成结果的质量和多样性为了使用人工智能技术生成诗词

Web3&Basketball·2023-09-17 03:53

RNN简介（深入浅出）

学习常见的RNN变体：了解LSTM（LongShort-TermMemory）和GRU（GatedRecurrentUnit）等常用的RNN变体，理解它们的优势和特点。

赵孝正·2023-09-16 18:15

时序预测的深度学习算法全面盘点

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

Python数据挖掘·2023-09-16 13:58

LEARN TO DESIGN THE HEURISTICS FOR VEHICLE ROUTING PROBLEM翻译

所提出的神经网络通过actor-critic框架进行训练，包括一个编码器，该编码器是一个改进版的图注意力网络，其中集成了节点嵌入和边缘嵌入，以及一个基于GRU的解码器呈现一对破坏和修复算子.实验结果表明

zzzzz忠杰·2023-09-14 11:30

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