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GRU与Transformer结合：新一代序列模型

GRU与Transformer结合：新一代序列模型关键词：GRU、Transformer、序列模型、结合、深度学习摘要：本文深入探讨了GRU与Transformer结合所形成的新一代序列模型。

AI大模型应用工坊·2025-06-27 11:48

自然语言处理基础知识入门(三) RNN，LSTM，GRU模型详解

RNN模型1.1RNN的作用1.2RNN基本结构1.3双向循环神经网络1.4深层双向循环神经网络1.5RNN的梯度爆炸和消失问题二、LSTM模型2.1LSTM和RNN的结构对比2.2LSTM模型细节三、GRU

这个男人是小帅·2025-06-26 03:08

人工智能算法工程师(中级)课程12-PyTorch神经网络之LSTM和GRU网络与代码详解1

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(中级)课程12-PyTorch神经网络之LSTM和GRU网络与代码详解。

微学AI·2025-06-26 03:08

RNN、LSTM、GRU详解

RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域，序列数据（如语音识别、机器翻译、文本生成等）广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。

昔颜1121·2025-06-26 03:36

Kaggle金牌方案复现：CGO-Transformer-GRU多模态融合预测实战

1背景分析在2023年Kaggle"GlobalMultimodalDemandForecastingChallenge"竞赛中，CGO-Transformer-GRU方案以领先第二名1.8个百分点的绝对优势夺冠

·2025-06-26 03:04

LSTM、GRU 与 Transformer网络模型参数计算

参数计算公式对比模型类型参数计算公式关键组成部分LSTM4×(embed_dim×hidden_size+hidden_size²+hidden_size)4个门控结构GRU3×(embed_dim×hidden_size

suixinm·2025-06-26 00:44

GRU门控循环单元回归+SHAP分析，Matlab代码实现，通过SHAP方法量化特征贡献，构建可解释的回归模型，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角，作者：机器学习之心！

GRU门控循环单元回归+SHAP分析，Matlab代码实现，通过SHAP方法量化特征贡献，构建可解释的回归模型，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角，作者：机器学习之心！

机器学习之心·2025-06-25 19:38

【对比】DeepAR 和 N-Beats

1.2模型结构RNN架构：基于长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU

TIM老师·2025-06-23 00:55

CentOS9忘记root账号密码

进入Gru

aini_lovee·2025-06-21 21:04

【深度学习】循环神经网络（RNN）：序列建模的奠基者

序列建模的奠基者一、算法背景：序列数据的挑战1.1传统神经网络的局限1.2序列数据特性二、算法理论：RNN的核心架构2.1基本RNN结构2.2时间展开原理2.3长短期记忆网络（LSTM）2.4门控循环单元（GRU

白熊188·2025-06-20 08:25

【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】

解密LSTM与GRU：如何让RNN变得更聪明？在深度学习的世界里，循环神经网络（RNN）以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。

姜栀·2025-06-16 20:42

（九）现代循环神经网络（RNN）：从注意力增强到神经架构搜索的深度学习演进

现代循环神经网络的内容，将介绍几种先进的循环神经网络架构，包括门控循环单元（GRU）、长短期记忆网络（LSTM）的变体，以及注意力机制等。这些内容将帮助你更深入地理解循环神经网络的发展和应用。

·2025-06-11 21:15

手动给中文分词和直接用神经网络RNN做有什么区别

词典驱动）神经网络RNN分词（数据驱动）核心逻辑人工定义规则或词典，按规则切分文本通过模型学习文本特征与分词边界的映射关系典型方法-最大匹配法（如正向/逆向匹配）-基于词典的规则系统-RNN/LSTM/GRU

·2025-06-10 02:06

GRU 参数梯度推导与梯度消失分析

GRU参数梯度推导与梯度消失分析1.GRU前向计算回顾GRU单元的核心计算步骤（忽略偏置项）：更新门:z_t=σ(W_z·[h_{t-1},x_t])重置门:r_t=σ(W_r·[h_{t-1},x_t

摘取一颗天上星️·2025-06-05 22:13

机器翻译Task2笔记

GRU（门控循环单元）是RNN的变体，能够有效捕捉长序列语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象，其核心结构由更新门和重置门两部分组成。

triumph159·2025-06-05 10:51

Python深度学习GRU、LSTM 、BiLSTM-CNN神经网络空气质量指数AQI时间序列预测及机器学习分析...

ZhixiongWeng人们每时每刻都离不开氧，并通过吸入空气而获得氧。一个成年人每天需要吸入空气达6500升以获得足够的氧气，因此，被污染了的空气对人体健康有直接的影响，空气品质对人的影响更是至关重要。每出现一次AQI指数数值过大，可以肯定它都会引起我们足够的重视，提醒我们要保护我们生存的环境，尽可能地减少对环境的破坏与污染。而从更高的层次来说，消除或减少空气污染对人类的危害，唯一可行的就是提高

egzosn·2025-06-03 21:40

【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于TCN-GRU-Attention的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述基于TCN-GRU-Attention的风电功率预测研究一、引言二、TCN-GRU-Attention模型概述三、基于TCN-GRU-Attention的风电功率预测模型构建四

科研_研学社·2025-06-02 22:52

深度学习模型：技术演进、热点突破与未来图景

梯度消失的破解：LSTM网络通过门控机制实现长时序依赖建模，为自然语言处理（NLP）开辟道路，后续双向LSTM、GRU等变体持续优化记忆能力。计算范式革新：

accurater·2025-05-31 12:28

【SCI论文写作】机器学习与时间序列脑电图(EEG)数据的机器学习预测模型：实现与优化

机器学习的视角EEG状态监测任务与数据准备核心监测任务定义公开EEG数据集简介(示例与建议)输入模型的数据形态深度学习模型架构：洞察EEG时间序列的利器模型选型概述循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM/GRU

LIUDAN'S WORLD·2025-05-29 21:37

自然语言处理学习路线

自然语言处理学习路线（1）——NLP的基本流程-CSDN博客语料预处理：（待更）特征工程之向量化（word——>vector）：（待更）特征工程之特征选择：（待更）序列网络在NLP领域的应用（RNN、GRU

熬夜造bug·2025-05-26 23:13

GRU在机器翻译中的实际应用案例

GRU在机器翻译中的实际应用案例：从原理到实战的保姆级解析关键词：GRU（门控循环单元）、机器翻译、编码器-解码器、长序列依赖、神经机器翻译摘要：本文以“GRU在机器翻译中的实际应用”为核心，从生活场景切入

AIGC应用创新大全·2025-05-26 04:54

TensorFlow在自然语言处理(NLP)中的实战应用

从NLP基础概念与TensorFlow架构的结合点切入，详细阐述循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)及Tra

AI天才研究院·2025-05-21 03:55

时间序列预测 | Matlab基于EMD-LSTM/LSTM基于经验模态分解和长短期记忆网络的时间序列预测(含LSTM、EMD-LSTM 模型的对比)

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时间序列预测|Matlab基于EMD-GRU/GRU基于经验模态分解和门控循环单元的时间序列预测(含GRU、EMD-GRU模型的对比)EMD-LSTM

前程算法屋·2025-05-18 06:46

【Transformer-GRU回归预测】Transformer-GRU多变量回归预测

导入所需库fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.pipeli

默默科研仔·2025-05-07 06:56

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

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