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Linux
GRU
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
时序预测
WOA-CNN-GRU-Att
CNN-GRU-Att
WOA
CNN-GRU
Attention
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
数学建模比赛
数学建模
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
语音识别
人工智能
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
机器学习实战
机器学习理论基础
gru
keras
神经网络
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
时序预测
POA-CNN-GRU
CNN-GRU
鹈鹕算法优化
卷积门控循环单元
时间序列预测
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
深度学习入门
rnn
gru
深度学习
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
论文
笔记
神经网络
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
分类预测
WOA-CNN-GRU
CNN-GRU
Attention
WOA-CNN-GRU-Att
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
时间序列
NGO-GRU
北方苍鹰算法优化
门控循环单元
时间序列预测
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
pytorch深度学习
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
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2023-09-18 17:45
深度学习
Python
深度学习
rnn
pytorch
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
Pytorch笔记
#
pytorch
人工智能
python
深度学习
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
lstm
人工智能
神经网络
记忆网络
python
tensorflow
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
自然语言处理
rnn
人工智能
深度学习
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
机器学习
python
深度学习
算法
人工智能
数据分析
python
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
RL&OR
时间序列预测系列之循环神经网络
文章目录1.前言2.RNN基础组件1.RNN2.LSTM3.
GRU
4.FC-LSTM5.ConvLSTM6.CNN-LSTM1.前言循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,简称RNN
学海一叶
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2023-09-14 09:39
时序预测
rnn
人工智能
深度学习
算法
神经网络
循环神经网络
循环神经网络的应用场景有几种方式一对一多对多一对多
GRU
()LSTM(LongShortTermMermory)公式对比LSTM各单元功能介绍
游戏三昧
·
2023-09-14 00:42
【深度学习】- NLP系列文章之一文本表示
系列文章目录文本分类与词嵌入表示RNN、LSTM、
GRU
三种方式处理文本分类问题评论情绪分类还是得开个坑,最近搞论文,使用lstm做的ssd的cacheprefetching,意味着我不能再划水了。
weixin_40293999
·
2023-09-13 21:50
深度学习
pytorch
lstm
深度学习
自然语言处理
人工智能
分类预测 | MATLAB实现PCA-
GRU
(主成分门控循环单元)分类预测
分类预测|MATLAB实现PCA-
GRU
(主成分门控循环单元)分类预测目录分类预测|MATLAB实现PCA-
GRU
(主成分门控循环单元)分类预测预测效果基本介绍程序设计参考资料致谢预测效果基本介绍Matlab
机器学习之心
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2023-09-12 22:28
分类预测
PCA-GRU
主成分门控循环单元
分类预测
pytorch学习——LSTM和
GRU
chapter_recurrent-modern/lstm.html参考论文:https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/简介:LSTM(长短期记忆网络)和
GRU
一只小百里
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2023-09-12 12:03
pytorch
深度学习
pytorch
学习
lstm
使用RNN联合注意力机制实现机器翻译
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28834212具体来自这一篇文章的指导一、相关使用的查漏补缺:1.其中的两种神奇的处理字符的操作:2.关于nn.
GRU
()的参数解释和用法:http
诚威_lol_中大努力中
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2023-09-12 07:03
人工智能
机器翻译
人工智能
自然语言处理
Rethink LSTM&
GRU
LSTM设计思想姑且不看偏置。WWW和UUU是加权的矩阵,写模型的时候用nn.Linear(in_dim,out_dim)就成;σ\sigmaσ是Sigmoid函数第一条,遗忘门,定义为有多少内容需要被遗忘;第二条:输入门,定义为有多少输入值有多少能进入到RNN模型里;第三条:输出门,定义为有多少内容能够成为输出值这三个0到1的值,是聚合当前的输入特征xtx_txt和上一时刻的隐藏状态ht−1h_
_FY
·
2023-09-11 06:48
深度学习
python
分类预测 | Matlab特征分类预测全家桶(BP/SVM/ELM/RF/LSTM/BiLSTM/
GRU
/CNN)
分类预测|Matlab特征分类预测全家桶(BP/SVM/ELM/RF/LSTM/BiLSTM/
GRU
/CNN)目录分类预测|Matlab特征分类预测全家桶(BP/SVM/ELM/RF/LSTM/BiLSTM
机器学习之心
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2023-09-10 09:29
分类预测
BP
SVM
ELM
RF
LSTM
GRU
CNN
公开游戏、基于有向图的游戏
)51Nod1066Bash游戏(正向Bash)51Nod1067Bash游戏V2(正向拓展Bash)51Nod1068Bash游戏V3(正向拓展Bash)三,公平游戏、公平组合游戏、Sprague-
Gru
csuzhucong
·
2023-09-10 08:44
chrome
前端
深度学习 | 关于
GRU
你必须知道的20个知识
1.
GRU
是什么?
GRU
是门控循环单元(GatedRecurrentUnit)的简称。它是一种特殊的循环神经网络,通过门机制来控制信息的流动,实现对序列的长程依赖建模。
往日无痕
·
2023-09-10 07:22
深度学习
gru
人工智能
python
算法
【动手学深度学习笔记】--门控循环单元
GRU
文章目录门控循环单元
GRU
1.门控隐状态1.1重置门和更新门1.2候选隐状态1.3隐状态2.从零开始实现2.1读取数据2.2初始化模型参数2.3定义模型2.4训练与预测3.简洁实现门控循环单元
GRU
学习视频
小d<>
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2023-09-10 06:07
深度学习
深度学习
笔记
gru
多维时序 | MATLAB实现GWO-
GRU
灰狼算法优化门控循环单元的多变量时间序列预测
多维时序|MATLAB实现GWO-
GRU
灰狼算法优化门控循环单元的多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现GWO-
GRU
灰狼算法优化门控循环单元的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
·
2023-09-08 07:43
时间序列
GWO-GRU
灰狼算法优化
门控循环单元
多变量时间序列预测
GRU
门控循环单元
GRU
视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1Pk4y177Xg?
fu_gui_mu_dan
·
2023-09-06 23:08
Pytorch
NLP
深度学习方法智能合约漏洞检测
gru
深度学习
人工智能
Pytorch_LSTM与
GRU
RNN循环网络在序列问题处理中得到了广泛的应用。但使用标准版本的RNN模型时,常遇到梯度消失gradientvanishing和梯度爆炸gradientexplosion问题。RNN的缺点RNN的梯度消失和梯度爆炸不同于其它网络,全连接网络和卷积网络每一层有不同参数,而RNN的每个处理单元Cell(处理单个序列元素的操作称为处理单元Cell)共用同一组权重矩阵W。在上一篇介绍RNN网络算法时可以看
xieyan0811
·
2023-09-06 05:02
Pytorch
pytorch 实现
gru
_Pytorch 从零开始实现
GRU
importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasF载入数据importsyssys.path.append("../input/")importd2l_jay9460asd2ldevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cp
weixin_40006779
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2023-09-06 05:32
pytorch
实现gru
【RNN从入门到实战】
GRU
入门到实战——使用
GRU
预测股票。
摘要
GRU
是LSTM网络的一种效果很好的变体,它较LSTM网络的结构更加简单,而且效果也很好,因此也是当前非常流形的一种网络。
GRU
既然是LSTM的变体,因此也是可以解决RNN网络中的长依赖问题。
静静AI学堂
·
2023-09-06 05:01
NLP
rnn
gru
人工智能
【
GRU
回归预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-
GRU
实现数据多维输入单输出预测附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仿真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⛄内容介绍卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)和门控循环单元(GatedRecurrentU
matlab仿真基地工程师
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2023-09-05 00:26
预测模型
gru
回归
cnn
多元回归预测 | Matlab 基于卷积神经网络-门控循环单元(CNN-
GRU
)的数据回归预测...
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,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仿真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⛄内容介绍卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)和门控循环单元(GatedRecurrentU
Matlab_数学建模助手
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2023-09-05 00:56
matlab
cnn
gru
回归
开发语言
时序预测 | MATLAB实现TCN-
GRU
时间卷积门控循环单元时间序列预测
时序预测|MATLAB实现TCN-
GRU
时间卷积门控循环单元时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现TCN-
GRU
时间卷积门控循环单元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
·
2023-09-05 00:25
时间序列
TCN-GRU
TCN
GRU
时间卷积门控循环单元
时间序列预测
时序预测 | MATLAB实现CNN-
GRU
卷积门控循环单元时间序列预测(风电功率预测)
时序预测|MATLAB实现CNN-
GRU
卷积门控循环单元时间序列预测(风电功率预测)目录时序预测|MATLAB实现CNN-
GRU
卷积门控循环单元时间序列预测(风电功率预测)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
·
2023-09-04 17:23
时间序列
CNN-GRU
卷积门控循环单元
时间序列预测
风电功率预测
第三届阿里云磐久智维算法大赛——
GRU
BaseLine
赛题比赛链接:第三届阿里云磐久智维算法大赛-天池大赛-阿里云天池(aliyun.com)大赛概况庸医只知头痛医头脚痛医脚,凡良医者,必会抽丝剥茧,察其根本,方得药到病除。第一届和第二届磐久智维算法大赛,我们针对异常预测开展了积极的探索和卓有成效的实践。本届大赛我们延续对异常/故障这一领域的深入挖掘,以根因诊断为赛题,和各界同仁一起探讨根因诊断的新思路,共同追逐这一人工智能应用的明珠。在大规模IT设
静静AI学堂
·
2023-09-04 03:42
NLP
阿里云
算法
gru
第三届阿里云磐久智维算法大赛——
GRU
BaseLine
赛题比赛链接:第三届阿里云磐久智维算法大赛-天池大赛-阿里云天池(aliyun.com)大赛概况庸医只知头痛医头脚痛医脚,凡良医者,必会抽丝剥茧,察其根本,方得药到病除。第一届和第二届磐久智维算法大赛,我们针对异常预测开展了积极的探索和卓有成效的实践。本届大赛我们延续对异常/故障这一领域的深入挖掘,以根因诊断为赛题,和各界同仁一起探讨根因诊断的新思路,共同追逐这一人工智能应用的明珠。在大规模IT设
静静AI学堂
·
2023-09-04 03:12
NLP
阿里云
算法
gru
RNN 单元:分析
GRU
方程与 LSTM,以及何时选择 RNN 而不是变压器
一、说明深度学习往往感觉像是在雪山上找到自己的道路。拥有坚实的原则会让你对做出决定更有信心。我们都去过那里在上一篇文章中,我们彻底介绍并检查了LSTM单元的各个方面。有人可能会争辩说,RNN方法已经过时了,研究它们是没有意义的。的确,最近一类称为变形金刚[5]的方法已经完全确定了自然语言处理领域。然而,深度学习从未停止让我感到惊讶,包括RNN。也许有一天,我们会看到一个巨大的卷土重来。二、RNNV
无水先生
·
2023-09-03 09:24
LLM和ChatGPT
rnn
gru
lstm
时序预测 | MATLAB实现基于PSO-
GRU
、
GRU
时间序列预测对比
时序预测|MATLAB实现基于PSO-
GRU
、
GRU
时间序列预测对比目录时序预测|MATLAB实现基于PSO-
GRU
、
GRU
时间序列预测对比效果一览基本描述程序设计参考资料效果一览基本描述MATLAB实现基于
机器学习之心
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2023-08-31 22:27
时间序列
PSO-GRU
GRU
时间序列预测
多维时序 | Matlab实现
GRU
-Adaboost和
GRU
多变量时间序列预测对比
多维时序|Matlab实现
GRU
-Adaboost和
GRU
多变量时间序列预测对比目录多维时序|Matlab实现
GRU
-Adaboost和
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多维时序
机器学习之心
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2023-08-31 08:14
时间序列
GRU-Adaboost
GRU
Adaboost
多变量时间序列预测
时序预测 | MATLAB实现Attention-
GRU
时间序列预测(注意力机制融合门控循环单元,TPA-
GRU
)
时序预测|MATLAB实现Attention-
GRU
时间序列预测----注意力机制融合门控循环单元,即TPA-
GRU
,时间注意力机制结合门控循环单元目录时序预测|MATLAB实现Attention-
GRU
机器学习之心
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2023-08-29 18:12
时间序列
Attention-GRU
Attention
GRU
时间序列预测
注意力机制
TPA-GRU
RNN中的门控循环结构---lSTM和
GRU
一:门控循环神经网络简介门控循环神经网络是在经典RNN基础之上调整而出的网络结构,通过加入门控机制(非线性激活函数,通常是sigmoid),用来控制神经网络中的信息传递。门控机制可以用来控制记忆单元中哪些信息需要留下,哪些需要丢弃,新的输入信息又有多少需要保留到记忆单元中。这样门控循环神经网络就可以学习跨度相对较长的长期依赖关系,而且不会产生梯度爆炸或梯度弥散。具体的原理是:从数学角度上讲,在一般
【敛芳尊】
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2023-08-29 13:04
三步理解--门控循环单元(
GRU
),TensorFlow实现
1.什么是
GRU
在循环神经⽹络中的梯度计算⽅法中,我们发现,当时间步数较⼤或者时间步较小时,循环神经⽹络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸,但⽆法解决梯度衰减的问题。
mantch
·
2023-08-29 05:20
Task8 循环神经网络
双向RNN递归神经网络LSTM、
GRU
的结构、提出背景、优缺点。针对梯度消失(LSTM等其他门控RNN)、梯度爆炸(梯度截断)的解决方案。MemoryNetwork(自选)Text-RNN的原理。
_一杯凉白开
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2023-08-29 00:31
2023.07.23 学习周报
文章目录摘要文献阅读1.题目2.问题3.解决方案4.方法4.1框架4.2基于高斯扩散的修复方法4.3PM2.5的误差校正模型4.4PM2.5数据修复的GD-
GRU
模型4.5评估指标5.实验5.1网络参数
MoxiMoses
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2023-08-28 21:39
深度学习
2023.08.13 学习周报
文章目录摘要文献阅读1.题目2.要点3.问题4.解决方案5.本文贡献6.方法6.1特征选择6.2时间序列平稳性检测与数据分解6.3基于
GRU
神经网络的PM2.5浓度预测7.实验7.1网络参数7.2实验结果
MoxiMoses
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2023-08-28 21:39
深度学习
循环神经网络RNN完全解析:从基础理论到PyTorch实战
在本文中,我们深入探讨了循环神经网络(RNN)及其高级变体,包括长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(
GRU
)和双向循环神经网络(Bi-RNN)。
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2023-08-28 09:16
手搓大模型值just
gru
这些类是构建神经网络模型的有用工具,并提供了一些关键功能:EmAdd类使文本输入数据嵌入成为可能,在自然语言处理任务中被广泛使用。通过屏蔽处理填充序列的能力对许多应用程序也很重要。HeadLoss类是训练神经网络模型进行分类任务的常见损失函数。它计算损失和准确率的能力也对监控模型在训练期间的性能很有用。HiddenHead类提供了一个完全连接层,可用作许多神经网络模型中的最后一层进行预测。除了计算
东方佑
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2023-08-26 19:50
NLP
gru
深度学习
人工智能
论文笔记: MOGRIFIER LSTM
2020ICLR修改传统LSTM当前输入和隐藏状态充分交互,从而获得更佳的上下文相关表达1MogrifierLSTMLSTM的输入X和隐藏状态H是完全独立的机器学习笔记:
GRU
_gruc_UQI-LIUWJ
UQI-LIUWJ
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2023-08-25 05:22
论文笔记
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