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gru
2024-11-22
LSTM (长短期记忆网络 - 基于RNN - 比GRU老20年 - 体现注意力的思想) + 代码实现 —— 笔记3.6《动手学深度学习》
目录0.前言1.门控记忆元1.1输入门、遗忘门和输出门1.2候选记忆元 1.3记忆元(C)1.4隐状态(H)2.从零开始实现2.1初始化模型参数2.2定义模型2.3 训练和预测3.简洁实现4.小结0.前言课程全部代码(pytorch版)已上传到附件看懂上上篇RNN的所有细节、上
2024-11-20
MATLAB实现WOA-CNN-GRU鲸鱼算法优化卷积门控循环单元时间序列预测
目录项目背景介绍...1项目目标与意义...1项目挑战...1项目特点与创新...2项目应用领域...2项目效果预测图程序设计...2项目模型架构...3项目模型描述...3项目结构设计...6项目部署与应用...6项目扩展...6项目注意事项...7项目未来改进方向...7项目
2024-11-10
门控循环单元GRU
结构:特点:结构简单,参数较少结构图:对比LSTM:1.LSTM有三个门,而GRU只有两个门2.LSTM在左侧有两项输入,而GRU只有一项输入,将两项和合二为一合成一个部分3.LSTM中的参数数量很多(、、、等9个),而GRU中的参数少得多(、等6个)4.LSTM中的门为输入门、遗忘门、输出门,GRU的门为更新门和
2024-11-10
轨迹联邦用到的具体公式 + 轨迹模块的设计
轨迹数据+roadnetwork数据在这个LightTR框架中,输入的轨迹数据和路网数据通过以下几个模块进行计算和处理:1.局部轨迹预处理(LocalTrajectoryPreprocessing)首先,对输入的原始轨迹数据进行地图匹配(MapMatching)。地图匹配会将GPS记录的轨迹点投影到道路网络中的具体道路片
2024-11-10
【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)
2024-11-02
在MCU端部署GRU模型实现鼾声检测:科技与健康管理的融合
随着人工智能技术的快速发展,深度学习模型在各个领域的应用日益广泛。特别是在医疗健康领域,深度学习模型的引入为疾病的早期检测、持续监测和健康管理提供了全新的解决方案。鼾声检测作为睡眠呼吸障碍监测的重要一环,也受益于深度学习技术的发展。本文将探讨在微控制器单元(MCU)端部署
2024-11-02
在MCU端部署GRU模型实现鼾声检测:科技与健康管理的融合
随着人工智能技术的快速发展,深度学习模型在各个领域的应用日益广泛。特别是在医疗健康领域,深度学习模型的引入为疾病的早期检测、持续监测和健康管理提供了全新的解决方案。鼾声检测作为睡眠呼吸障碍监测的重要一环,也受益于深度学习技术的发展。本文将探讨在微控制器单元(MCU)端部署
2024-10-24
AI模型架构如(CNN)、(RNN)(LSTM、GRU)、(如BERT、GPT等)在不同领域中的具体应用
AI模型架构如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)、以及基于Transformer架构的模型(如BERT、GPT等)在现实生活中有广泛的应用。以下是这些模型在不同领域中的具体应用和形态表现:一、卷积神经网络(CNN)1.图像分类应用案例:手机中的人脸识别、社交媒体中的自
2024-10-17
【视频讲解】共享单车使用量预测:RNN, LSTM,GRU循环神经网络和传统机器学习
全文链接:https://tecdat.cn/?p=37899原文出处:拓端数据部落公众号分析师:XuyanReng 随着城市化进程的加速,共享单车作为一种绿色、便捷的出行方式,在城市交通中扮演着日益重要的角色。准确预测共享单车的使用量对于优化资源配置、提高运营效率以及满足用户需求具有关键意义。一
2024-10-11
(29-6-02)通过回测、ARIMA 和 GRU 预测股票价格:深度学习模型预测(2)
29.8.4 训练和测试数据集的划分训练和测试数据集的划分是机器学习中评估模型在未见数据上的表现的重要过程。通过将数据集分成两个部分:训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能,我们可以更好地了解模型对新数据的泛化能力。这一过程可以帮助我们避免过拟合,即模型在训练
2024-10-08
风速预测(六)基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型
往期精彩内容:时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较全是干货|数据集、学习资料、建模资源分享!拒绝信息泄露!VMD滚动分解+Informer-BiLSTM并行预测模型-CSDN博客风速预测(一)数据集介绍和预处理_风速数据在哪里下载-CSDN博客风速预测(二)基于Pytorch
2024-10-08
(29-6-01)通过回测、ARIMA 和 GRU 预测股票价格:深度学习模型预测(1)
29.8 深度学习模型预测对于股票市场这类序列数据,使用不考虑数据序列的模型进行预测可能会丢失数据中的重要信息。因此,在本项目中引入了递归神经网络(RNN),它能有效利用数据的序列信息进行预测。递归神经网络主要有三种类型:标准RNN、长短期记忆网络(LSTM)和门控递归单元(GRU)。标
2024-09-30
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于TCN-GRU的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
2024-09-24
创新首发!LightGBM+BO-Transformer-GRU多变量回归交通流量预测(Matlab)
创新首发!秋日私语!LightGBM+BO-Transformer-GRU多变量回归交通流量预测(Matlab)目录创新首发!秋日私语!LightGBM+BO-Transformer-GRU多变量回归交通流量预测(Matlab)效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现LightGBM+BO-Transformer-GRU多变量回归预测,LightGB
2024-09-24
诸神黄昏!多模型齐亮相!GAF-PCNN-GRU、GASF-CNN-GRU、GADF-CNN-GRU的多特征分类预测/故障诊断
诸神黄昏!多模型齐亮相!GAF-PCNN-GRU、GASF-CNN-GRU、GADF-CNN-GRU的多特征分类预测/故障诊断目录诸神黄昏!多模型齐亮相!GAF-PCNN-GRU、GASF-CNN-GRU、GADF-CNN-GRU的多特征分类预测/故障诊断分类效果格拉姆矩阵图GAF-PCNN-GRUGASF-CNN-GRUGADF-CNN-GRU基本介绍程序设计参考资料分
2024-09-17
[独家原创]基于(鳑鲏鱼)BFO-Transformer-GRU多特征分类预测【24年新算法】 (多输入单输出)
[独家原创]基于(鳑鲏鱼)BFO-Transformer-GRU多特征分类预测【24年新算法】(单输入单输出)你先用你就是创新!!!(鳑鲏鱼)BFO优化的超参数为:隐藏层节点数、正则化系数、初始化学习率1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.Transformer作为一种创新的神
2024-09-16
【负荷预测】基于CNN-GRU-Attention的负荷预测研究(Python代码实现)
2024-09-14
(29-1)通过回测、ARIMA 和 GRU 预测股票价格:项目介绍+准备环境
在本项目中通过一系列数据处理和模型训练步骤,旨在预测股票价格。首先,通过时间序列分析方法ARIMA对股票数据进行建模,以便了解其基本趋势。然后,使用GRU(门控递归单元)这一深度学习模型进行更复杂的预测,考虑了数据的序列特性。整个项目包括数据预处理、模型构建与训练、预测结果
2024-09-05
深度学习资料集合
社区推荐AIQ是一个专注于人工智能和机器学习的交流平台,旨在推动行业内的知识分享与技术交流。专知是一个聚焦于前沿科技和多领域知识的平台,提供丰富的文章和讨论,使用户能够深入理解机器学习及其应用。DataTauDataTau是一个数据科学和机器学习爱好者的社区,用户可以在这
2024-09-04
【机器学习-神经网络】循环神经网络
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈Python机器学习⌋
2024-09-03
高创新 | Matlab实现Transformer-GRU-SVM多变量时间序列预测
高创新|Matlab实现Transformer-GRU-SVM多变量时间序列预测目录高创新|Matlab实现Transformer-GRU-SVM多变量时间序列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1.Matlab实现Transformer-GRU-SVM多变量时间序列预测,Transformer+门控循环单
2024-09-01
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于VMD-CNN-GRU的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
2024-09-01
【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于VMD-CNN-GRU的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
2024-08-31
【没发表过创新点】【多变量输入超前多步预测】基于CPO-CNN-GRU-Attention的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
2024-08-29
Python深度学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环神经网络|附代码数据
全文链接:https://tecdat.cn/?p=37539原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:ShuoZhang本文以上证综指近22年的日交易数据为样本,构建深度门控循环神经网络模型,从股价预测和制定交易策略两方面入手,量化循环神经网络在股票预测以及交易策略中的效果,结合一个Python深度学习股价预测