GRU

Python 深度学习实战 第10章 使用深度学习处理时间序列&RNN预测实例

本章通过温度预测示例，详细介绍了如何使用循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）来处理时间序列数据。通过本章，读者将掌握如何使用深度学习解决时间序列问题，并理解RNN的工作原理。
odoo中国·2025-04-19 08:41

Seq2Seq - 编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

重点把握Seq2Seq模型的整体工作流程理解编码器（Encoder）和解码器（Decoder）代码本小节引入了nn.GRUAPI的调用，nn.GRU具体参数将在下一小节进行补充讲解1.编码器（Encoder
风筝超冷·2025-04-17 20:16

【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研究（Matlab代码实现）

2运行结果2.1真实值和预测值比较2.2卷积层所提的特征可视化2.3数据3参考文献4Matlab代码实现1概述近年来，深度学习在多个领域取得了显著的成果，其中卷积神经网络（CNN）和门控循环单元网络（GRU
创新优化代码学习·2025-04-16 21:43

seq2seq编码器encoder和解码器decoder详解

编码层通常由嵌入层和RNN（如GRU/LSTM)等组成，一个token就是一个时间步Token:是模型处理文本时的基本单元，可以是词,子词,字符等，每个token都有一个对应的ID。
TunnyLand·2025-04-11 22:52

基于贝叶斯网络优化门控循环单元（BO-GRU）的时间序列数据预测

基于贝叶斯网络优化门控循环单元（BO-GRU）的时间序列数据预测时间序列数据预测是许多领域中的重要问题，如金融、气象和股票市场等。
CodeRoarX·2025-04-11 22:51

多输入多输出 | Matlab实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多输入多输出预测

多输入多输出|Matlab实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多输入多输出预测目录多输入多输出|Matlab实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多输入多输出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·2025-04-11 22:49

白话文讲解大模型必修基础知识 | Transformer架构（小白也能看懂）

传统的序列到序列模型（如RNN、LSTM和GRU）在
大模型面试·2025-04-09 18:34

【JCR一区级】非洲秃鹫算法AVOA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6313期】

Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤·2025-04-07 13:23

NLP/大模型八股专栏结构解析

NLP高频面试题（一）——Transformer的基本结构、作用和代码实现（2）LSTM、GRU和Transformer结构的区别与联系，优缺点分别是什么？
Chaos_Wang_·2025-04-06 23:26

LLM架构解析：门控循环单元（GRU）（第三部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索

本系列文章内容：NLP自然语言处理基础词嵌入（WordEmbeddings）循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）3.1循环神经网络（RNN）3.2长短期记忆网络（LSTM
硅基创想家·2025-04-06 01:32

补充：关于GRU的详细运作原理以及特殊的优化思路

1.GRU的基本结构和运作原理1.1GRU的基本概念GatedRecurrentUnit(GRU)是一种简化版的循环神经网络(RNN)，它通过引入门控机制来解决长期依赖问题，同时减少参数数量以降低计算复杂度
eric-sjq·2025-04-06 01:01

RNN，LTSM和GRU原理

（一）tensorflow入门笔记（二）RNN，LSTM和GRU原理（三）attention机制（四）seq2seq实例详解##RNNRNN主要用来处理当样本是一定时间序列的情况，例如一段语音，一串文本等等
thormas1996·2025-04-06 01:31

Pytorch库详细学习与解析

4.3使用torch.nn构建卷积神经网络(CNN)4.4使用torch.nn构建循环神经网络(RNN)4.5使用torch.nn构建长短时记忆网络(LSTM)4.6使用torch.nn构建门控循环单元(GRU
橙色小博·2025-04-05 20:25

【JCR一区级】被囊群算法TSA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6309期】

Matlab武动乾坤博客之家
Matlab武动乾坤·2025-03-16 11:36

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU）是长短期记忆（LSTM）的简化版本。GRU通过减少门控机制的数量，提高了计算效率，同时在很多任务上性能与LSTM相近。
six.学长·2025-03-15 17:54

深度学习进阶：TensorFlow实战指南

书中还提供使用TensorFlow构建和训练深度学习模型的实例，包括AlexNet、VGG、ResNet以及LSTM和GRU，并通过图像分类和文本情感分析等实战案例，
ELSON麦香包·2025-03-06 13:53

Transformer架构简略：DeepSeek 的底层基石

一、从RNN到Transformer：突破瓶颈，开创先河在Transformer出现之前，循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）是处理序列
windwant·2025-03-05 14:16

神经网络之CNN文本识别

1.参考我的第一篇文章了解CNN概念神经网络之CNN图像识别(torchapi调用)-CSDN博客2.框架目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架，比如RNN,GRU,LSTM等等，再加上Attention
邪恶的贝利亚·2025-03-04 05:56

RNN原理+实战 pytorch--lstm--gru

rnn原理：https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567其中每个圆圈可以看作是一个单元，而且每个单元做的事情也是一样的，因此可以折叠呈左半图的样子。用一句话解释RNN，就是一个单元结构重复使用。RNN中的结构细节：1.可以把StSt当作隐状态，捕捉了之前时间点上的信息。就像你去考研一样，考的时候记住了你能记住的所有信息。2.o
甜辣uu·2025-03-02 23:30

56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。

还可以看一下他的专辑内容，其中有RNN，LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。
小宇爱·2025-03-02 22:23

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN
冒泡芳·2025-03-02 13:08

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等。
爱丫爱·2025-02-22 23:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

✅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
matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

基于深度学习的半导体算法原理及应用

本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用
埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

快速搭建GRU循环神经网络预测模型

首先，我需要使用GRU神经网络进行预测。GRU是GatedRecurrentUnit的缩写，是一种常用的循环神经网络结构，适用于序列数据的预测任务。
智汇未来·2025-02-11 22:38

N-Beats：一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型

与传统的递归神经网络（如LSTM和GRU）不同，N-Beats通过堆叠多个简单的前馈块来生成预测，具有高度的可解释性和灵活性。工作原理模型架构N-Beat
TIM老师·2025-02-11 20:25

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、期刊写作与指导，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信或扫描文章底部二维码。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物理应用机器学习内容介绍锂离子电池作为一种重要的储能装置，在
天天Matlab代码科研顾问·2025-02-10 09:24

Python中的GRU模型

Python中的GRU模型近年来，深度学习的发展给人工智能带来了新的突破。
NoABug·2025-02-07 04:37

RNN/LSTM/GRU 学习笔记

文章目录RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN？2、RNN的基本结构3、各种形式的RNN及其应用4、RNN的缺陷5、如何应对RNN的缺陷？
Curz酥·2025-02-07 02:52

PyTorch中的 torch.nn.GRU

与传统的RNN相比，GRU引入了门控机制，旨在解决长序列训练中的梯度消失问题，并提高了训练效率和性能。在PyTorch中，torch.nn.GRU是一个非常方便的模块，用于构建和训练GRU网络。
彬彬侠·2025-02-05 12:53

GRU是门控循环单元是什么？

GRU是门控循环单元（GatedRecurrentUnit）的简称，它是循环神经网络（RNN）的一种变体。GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。
无限进步呀·2025-02-04 22:13

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。
彬彬侠·2025-02-04 15:23

pytorch实现循环神经网络

nn.GRU：门控循环单元，比LSTM计算更高效，适用于大部分任务。网络类型优势适用场景RNN计算简单，适用于短时序列语音、文本处理（短序列）LSTM适用于长序列，能记忆长期信息
纠结哥_Shrek·2025-02-02 10:50

基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit
宇哥预测优化代码学习·2025-01-30 16:22

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

Pytorch详解-模型模块Module¶meterModule初认识forward函数ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList&ParameterDict常用网络层LSTM输入和输出GRUConvolutionalLayers卷积层的基本概念常见的卷积
qq742234984·2025-01-19 13:24

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型，这个模型当然也很复杂，一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新
羊小猪~~·2025-01-18 10:30

【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】

RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征
一蓑烟雨紫洛·2024-09-15 07:30

探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅

深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM,GRU
小周不想卷·2024-09-13 21:11

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

二、Transformer模型的背景在Transformer出现之前，RNN及其变体（如LSTM和GRU）是自然语言
黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

深度学习基础之循环神经网络

长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？
Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

门控循环单元（GRU）是循环神经网络（RNN）的一种变体，具有较为简单的结构和强大的性能。为了充分发挥GRU的潜力，调参和优化过程至关重要。
俞兆鹏·2024-09-02 09:05

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练
CX330的烟花·2024-03-27 04:51

Pytorch nn.Module

RNN,LSTM,GRU:循环神经网络层，分别对应简单RNN、长短时记忆网络（LSTM）、门
霖大侠·2024-03-16 15:53

基于深度学习的中文语音识别系统（毕设）

该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG，数据集包含stc、primewords
程序员奇奇·2024-02-28 11:53

基于PSO优化的GRU多输入时序回归预测（Matlab）粒子群优化门控循环单元神经网络时序回归预测

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与GRU
神经网络与数学建模·2024-02-20 14:27

【GRU回归预测】麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元SSA-Attention-CNN-BiGRU数据预测（多输入多输出）【含Matlab源码 3905期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度
Matlab领域·2024-02-20 09:14

【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。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机器学习和人工智能的领域中，回归预测是一项重要的任务。它涉及利用历史数据来预测未来的连续值。最近，一种基于麻雀算
天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:11

【MATLAB】BiGRU神经网络回归预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义BiGRU神经网络回归预测算法是一种基于双向门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测方法。
Lwcah·2024-02-20 09:32

从时间序列中提取特征的几种方法

文章目录方法概述可能有用的轮子Referenceseealso方法概述形状特征：DTW、shapelets、CNN时间依赖特征：循环神经网络（LSTM、GRU）、反馈网络序列变换特征：自动编码、seq2seq
千行百行·2024-02-20 08:26
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