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gru
交通流量预测:T-GCN A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Prediction
摘要为了同时捕捉时空相关性,将图卷积网络(GCN)和门控递归单元(
GRU
)相结合,提出了一种新的基于神经网络的流量预测方法–时态图卷积网络(T-GCN)模型。
发呆哥o_o ....
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2024-01-17 22:01
论文速读
T-GCN
交通流量预测
图卷积
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
机器学习
算法
数学建模
人工智能
python
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
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2024-01-16 15:40
机器学习算法实战
机器学习
算法
gru
人工智能
深度学习
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
机器学习算法实战
机器学习
算法
lstm
人工智能
(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
py-bug
人工智能
python
【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
人工智能
NLP高级和ChatGPT
神经网络
rnn
自然语言处理
机器学习周报第28周
过去方案5.论文方案6.论文模型7.相关代码摘要本周阅读了一篇混沌时间序列预测的论文,论文模型主要使用的是时间卷积网络(TemporalConvolutionalNetwork,TCN)、LSTM以及
GRU
Ramos_zl
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2024-01-15 08:49
机器学习
深度学习
人工智能
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
深度学习
lstm
人工智能
rnn
机器学习
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
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2024-01-14 22:19
深度学习
GRU
python
深度学习
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
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2024-01-14 14:21
预测模型
算法
分类
matlab
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
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2024-01-14 13:35
时序预测
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
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
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2024-01-13 22:47
回归预测
SSA-CNN-GRU
Attention
CNN-GRU-Att
多变量回归预测
SE注意力机制
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
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2024-01-13 21:35
自然语言处理
人工智能
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
回归预测
SO-GRU
蛇群算法优化
门控循环单元
多输入单输出
回归预测
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
科研--论文--实验
gru
深度学习
人工智能
深入理解循环神经网络(RNN)及其变体
目录前言1RNN实现顺序记忆1.1RNN的序列处理能力1.2梯度问题:RNN的局限性1.3应对梯度问题的策略2RNN变体:解决梯度问题2.1
GRU
(门控循环单元)2.2LSTM(长短期记忆网络)2.3变体优势
cooldream2009
·
2024-01-12 18:23
AI技术
大模型基础
rnn
人工智能
深度学习
深度学习 常考简答题--[HBU]期末复习
9.解释步长、零填充、感受野10.LSTM与
GRU
的区
洛杉矶县牛肉板面
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2024-01-12 00:22
深度学习
深度学习
人工智能
NLP-Beginner任务五学习笔记:基于神经网络的语言模型
**用LSTM、
GRU
来训练字符级的语言模型,计算困惑度**数据集:https://github.com/FudanNLP/nlp-beginner/blob/master/poetryFromTang.txt
Q小Q琪
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2024-01-11 18:16
NLP任务学习笔记
神经网络
自然语言处理
语言模型
深度学习
(Matlab)基于CNN-
GRU
的多维时序回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)
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、全部代码+数据分享:一、程序及算法内容介绍:基本内容:本代码基于Matlab平台编译,将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(
GRU
神经网络与数学建模
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2024-01-10 16:22
机器学习与神经网络
cnn
gru
回归
matlab
神经网络
深度学习
人工智能
(Matlab)基于CNN-
GRU
的多输入分类(卷积神经网络-门控循环单元网络)
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:一、程序及算法内容介绍:基本内容:本代码基于Matlab平台编译,将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(
GRU
神经网络与数学建模
·
2024-01-10 16:51
机器学习与神经网络
cnn
gru
分类
深度学习
人工智能
神经网络
matlab
(Matlab)基于CNN-
GRU
的多维回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)
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:一、程序及算法内容介绍:基本内容:本代码基于Matlab平台编译,将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(
GRU
神经网络与数学建模
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2024-01-10 15:08
机器学习与神经网络
cnn
gru
回归
深度学习
人工智能
matlab
神经网络
EI级 | Matlab实现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
EI级|Matlab实现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目录EI级|Matlab实现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
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2024-01-10 04:05
时序预测
VMD-TCN-GRU
TCN-GRU
变分模态分解
时间卷积门控循环单元
多变量时序预测
光伏功率预测
2023.12.24周报
目录摘要ABSTRACT一、论文阅读1、题目2、摘要3、创新点4、模型整体架构5、文章解读1、Introduction2、相关工作3、实验4、结论二、深度学习一、
GRU
前向传播二、
GRU
反向传播三、
GRU
Nyctophiliaa
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2024-01-08 14:34
机器学习
深度学习
机器学习周报第27周
目录摘要Abstract一、文献阅读摘要本周阅读了一篇混沌时间序列预测的论文,论文模型主要使用的是时间卷积网络(TemporalConvolutionalNetwork,TCN)、LSTM以及
GRU
。
Ramos_zl
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2024-01-08 06:32
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习周报第九周
目录摘要Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制(如LSTM和
GRU
)
Ramos_zl
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2024-01-08 06:02
机器学习
人工智能
第三十八周周报:文献阅读 +BILSTM+
GRU
+Seq2seq
XGBoost和LSTM耦合模型XGBoost算法编辑LSTM(长短期记忆网络)耦合模型研究实验数据集评估指标研究目的洪水深度预测实验结果LSTM变体BidirectionalLSTM(双向LSTM)
GRU
m0_66015895
·
2024-01-08 06:01
lstm
人工智能
rnn
工智能基础知识总结-- 什么是Seq2Seq
什么是Seq2SeqSeq2Seq模型,全称Sequencetosequence,由Encoder和Decoder两个部分组成,每部分都是一个RNNCell(RNN、LSTM、
GRU
等)结构。
北航程序员小C
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2024-01-07 20:20
机器学习专栏
人工智能学习专栏
深度学习专栏
机器学习
人工智能
深度学习
新手深入PyTorch中RNN、LSTM和
GRU
使用和理解
nn.RNNRNN类描述RNN类的功能和作用RNN类的参数输入和输出注意事项示例代码nn.LSTMLSTM类描述LSTM类的功能和作用LSTM类的参数输入和输出注意事项示例代码nn.GRUGRU类描述
GRU
E寻数据
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2024-01-05 12:21
pytorch
python
深度学习
深度学习
人工智能
pytorch
自然语言处理
LSTM和
GRU
区别
搬砖成就梦想
·
2024-01-05 12:08
机器学习
人工智能
深度学习
自然语言处理
人工智能
引导和服务
3.grubgrub(高级语言):根据grub配置文件(
gru
sea_bunch
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2024-01-05 09:30
linux
开发语言
centos
运维
服务器
网络
SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-
GRU
-Mutilhead-Attention开普勒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KOA-CNN-
GRU
-Mutilhead-Attention开普勒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KOA-CNN-
GRU
-Mutilhead-Attention
机器学习之心
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2024-01-05 04:13
时序预测
KOA-CNN-GRU
Mutilhead
Attention
开普勒算法优化
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
(PyTorch)TCN和RNN/LSTM/
GRU
结合实现时间序列预测
目录I.前言II.TCNIII.TCN-RNN/LSTM/
GRU
3.1TCN-RNN3.2TCN-LSTM3.3TCN-GRUIV.实验结果I.前言前面已经写了一系列有关LSTM时间序列预测的文章:深入理解
Cyril_KI
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2024-01-04 07:27
时间序列预测
pytorch
tcn
lstm
rnn
gru
互联网加竞赛 基于
GRU
的 电影评论情感分析 - python 深度学习 情感分类
文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于
GRU
的电影评论情感分析该项目较为新颖
Mr.D学长
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2024-01-03 17:52
python
java
GRU
算法
GRU
是一种LSTM的改进算法,参数更少,更容易训练。它将忘记门和输入门合并成为一个单一的更新门,同时合并了数据单元状态和隐藏状态,使得模型结构比之于LSTM更为简单。
惊雲浅谈天
·
2024-01-02 06:16
机器学习
深度学习
人工智能
Attention机制
前置知识:RNN,LSTM/
GRU
提出背景Attention模型是基于Encoder-Decoder框架提出的。Encoder-Decoder框架,也就是编码-解码框架,主要被用来处理序列-序列问题。
惊雲浅谈天
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2024-01-02 06:44
机器学习
深度学习
神经网络
自然语言处理
门控循环单元(
GRU
)-多输入分类预测
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:一、程序及算法内容介绍:基本内容:本代码基于Matlab平台编译,使用门控循环单元(
GRU
),进行数据分类预测输入训练的数据包含
神经网络与数学建模
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2024-01-01 20:27
机器学习与神经网络
gru
分类
深度学习
人工智能
神经网络
门控循环单元
门控循环单元(
GRU
)-多输入回归预测
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、全部代码+数据分享:一、程序及算法内容介绍:基本内容:本代码基于Matlab平台编译,使用门控循环单元(
GRU
),进行数据回归预测输入训练的数据包含
神经网络与数学建模
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2024-01-01 20:27
机器学习与神经网络
gru
回归
深度学习
人工智能
神经网络
预测
matlab
门控循环单元(
GRU
)-多输入时序预测
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、部分代码:四、完整代码+数据下载:一、程序及算法内容介绍:基本内容:本代码基于Matlab平台编译,使用门控循环单元(
GRU
),进行数据回归预测输入训练的数据包含
神经网络与数学建模
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2024-01-01 20:25
机器学习与神经网络
gru
深度学习
人工智能
matlab
神经网络
时序预测
多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-
GRU
-SAM-Attention麻雀算法优化卷积网络结合门控循环单元网络融合空间注意力机制多变量时间序列预测
多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-
GRU
-SAM-Attention麻雀算法优化卷积网络结合门控循环单元网络融合空间注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-
GRU
-SAM-Attention
机器学习之心
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2024-01-01 06:51
时序预测
SSA-CNN-GRU
CNN-GRU
SAM-Attention
空间注意力机制
多变量时间序列预测
深度学习 | DRNN、BRNN、LSTM、
GRU
1、深度循环神经网络1.1、基本思想能捕捉数据中更复杂模式并更好地处理长期依赖关系。深度分层模型比浅层模型更有效率。DeepRNN比传统RNN表征能力更强。那么该如何引入深层结构呢?传统的RNN在每个时间步的迭代都可以分为三个部分:1.2、三种深层方式在传统RNN中,这三处都没有中间层,变换函数都是线性变换紧跟着一个非线性函数,也就是所谓的浅层变换。所以就有三种思路,来看看各个思路的变体:DT-R
西皮呦
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2023-12-31 15:21
深度学习
深度学习
人工智能
时间注意力——给时间步赋予权重(有的时间不重要,权重很低,有的时间步重要,权重很高)
描述时间注意力机制的一种常见方法是使用基于注意力机制的循环神经网络(RNN)或者变种(比如长短期记忆网络LSTM、门控循环单元
GRU
等)。在这些模型中,时间注意
盐巴饭团193
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2023-12-31 12:18
深度学习
【MATLAB】BiGRU神经网络时序预测算法
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神经网络时序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
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2023-12-31 05:26
MATLAB
时序预测算法
matlab
神经网络
算法
基于CNN和双向
gru
的心跳分类系统
CNNandBidirectionalGRU-BasedHeartbeatSoundClassificationArchitectureforElderlyPeople是发布在2023MDPIMathematics上的论文,提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN+BiGRU)注意力的心跳声分类,论文不仅显示了模型还构建了完整的系统。以前的研究论文总结了以前的研究数据集和预处理应用层显示了
deephub
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2023-12-30 05:56
cnn
gru
深度学习
神经网络
LSTM和
GRU
网络的高级运用实例
接着我们看看LSTM网络更复杂的运用,那就是用来预测气温。在这个例子中,我们可以使用很多高级数据处理功能,例如我们可以看到如何使用"recurrentdropout"来预防过度拟合,第二我们会把多个LTSM网络层堆积起来,增强怎个网络的解析能力,第三我们还会使用到双向反复性网络,它会把同一种信息以不同的形式在网络内传递,从而增加网络对信息的理解。我们首先要做的重要一步,那就是获取数据,打开迅雷,输
望月从良
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2023-12-30 00:15
多维时序 | MATLAB实现SSA-
GRU
麻雀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SSA-
GRU
麻雀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SSA-
GRU
麻雀算法优化门控循环单元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
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2023-12-28 11:04
时序预测
SSA-GRU
麻雀算法优化
门控循环单元
多变量时间序列预测
时序预测 | Matlab实现SSA-CNN-
GRU
麻雀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SSA-CNN-
GRU
麻雀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SSA-CNN-
GRU
麻雀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
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2023-12-28 11:04
时序预测
SSA-CNN-GRU
CNN-GRU
麻雀算法优化
卷积门控循环单元
时间序列预测
自己动手做 chatgpt:seq2seq翻译模型中
GRU
模块的原理和数据预处理
chatgpt是典型的NLP类型应用。也就是它主要于语言的处理和输出。因此它的模型设计必然借鉴了深度学习早期在语言翻译方面的算法设计。因此理解chatgpt我们就需要理解深度学习算法是如何处理自然语言翻译这个问题,就像学习微积分时,我们需要提前掌握加法和乘法。语言翻译本质上是将一个输入序列变成另一个输入序列。例如我们在谷歌翻译或百度翻译中输入一个序列序列:howareyou,翻译成中文时输出另一个
tyler_download
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2023-12-26 05:30
chatgpt
gru
深度学习
人工智能
深度之眼Paper带读笔记GNN.09.GGNN
文章目录前言论文结构学习目标泛读研究背景研究意义摘要章节精读细节一:
GRU
模型回顾细节二:GGNN模型PropagationModeloutputmodel模型框架GGNN模型特点细节三:GGS-NNs
oldmao_2000
·
2023-12-25 08:12
#
图神经网络GNN(完结)
深度学习
神经网络
自然语言处理
GGNN
TF2 Keras (9) : Recurrent Neural Networks (RNN)
Keras支持RNN的理念:好用:内建keras.layers.RNN,keras.layers.LSTM,keras.layers.
GRU
层,帮助你快速搭建RNN易于定制:可以迅速定制一个RNNCell
数科每日
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2023-12-24 20:29
交通流预测 | Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测(对比SVR、LSTM、
GRU
、KNN-LSTM)
目录预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍交通流预测|Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测(对比SVR、LSTM、
GRU
、KNN-LSTM)程序设计完整程序和数据获取方式:私信博主回复
机器学习之心
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2023-12-24 15:10
专题预测
KNN-BiLSTM
KNN-LSTM
LSTM
GRU
SVR
交通流预测
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