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时序预测 | MATLAB实现EEMD-GRU、GRU集合经验模态分解结合门控循环单元时间序列预测对比

时序预测 | MATLAB实现EEMD-GRU、GRU集合经验模态分解结合门控循环单元时间序列预测对比目录时序预测 | MATLAB实现EEMD-GRU、GRU集合经验模态分解结合门控循环单元时间序列预测对比效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.MATLAB实现EEMD-GRU、GRU时…

机器学习深度学习——常见循环神经网络结构（RNN、LSTM、GRU）

👨‍🎓作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章：机器学习&&深度学习——RNN的从零开始实现与简洁实现 📚订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章…

第六章课后题（LSTM | GRU）

目录习题6-3 当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.习题6-4 推导LSTM网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果编辑习题6-5 推导GRU网络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的…

GRU门控循环单元神经网络的MATLAB实现（含源代码）

在深度学习领域，循环神经网络（RNN）因其在处理序列数据方面的卓越能力而受到广泛关注。GRU（门控循环单元）作为RNN的一种变体，以其在捕捉时间序列长距离依赖关系方面的高效性而备受推崇。在本文中&#xff0c…

$循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析$

循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析

循环神经网络中，通过时间反向传播（backpropagation through time，BPTT）实际上是循环神经网络中反向传播技术的一个特定应用。 （1）它要求我们将循环神经网络的计算图以此展开一个时间步，以获得模…

时间序列预测 | Matlab基于粒子群算法优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测，PSO-GRU时间序列预测，单列数据集

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基于粒子群算法优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测，PSO-GRU时间序列预测，单列数据集。优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020b及以上版本&#

时间序列预测——GRU模型

时间序列预测——GRU模型在深度学习领域，循环神经网络（RNN）是处理时间序列数据的一种常见选择。上期已介绍了LSTM的单步和多步预测。本文将深入介绍一种LSTM变体——门控循环单元（GRU）模型，包括其理论基础…

「深度学习」门控循环单元GRU

一、梯度消失问题梯度消失： 基础的 RNN 模型不善于处理长期依赖关系，有很多局部影响，很难调整自己前面的计算。y^{<i>} 仅仅受自己附近的值影响。解决方法：GRU 或 LSTM 梯度爆炸： 反向传播时，随着…

使用循环神经网络训练语言模型（从简单起手、歌词生成器，爬虫+GRU循环网络）

使用循环神经网络训练语言模型（从简单起手、song_words生成器，爬虫GRU循环网络） 第一部分：song_words获取（本次主要是训练语言模型，度娘random搜的公开的song_words下载网站，编写爬虫程序自动下…

（三）循环神经网络RNN之LSTM和GRU

LSTM介绍 LSTM(Long Short Term Memory)是 Hochreater 和 Schmidhuber 在 1997 年提出的一种网络结构，尽管该模型在序列建模上的特性非常突出，但由于当时正是神经网络的下坡期，没有能够引起学术界足够的重视。随着深度学习逐渐发展&#xff…

从零开始：神经网络（1）——神经元和梯度下降

声明：本文章是根据网上资料，加上自己整理和理解而成，仅为记录自己学习的点点滴滴。可能有错误，欢迎大家指正。一. 神经网络 1. 神经网络的发展先了解一下神经网络发展的历程。从单层神经网络（感知器）开…

时间序列预测模型实战案例(十)(个人创新模型)通过堆叠CNN、GRU、LSTM实现多元预测和单元预测

本文介绍本篇博客为大家讲解的是通过组堆叠CNN、GRU、LSTM个数，建立多元预测和单元预测的时间序列预测模型，其效果要比单用GRU、LSTM效果好的多，其结合了CNN的特征提取功能、GRU和LSTM用于处理数据中的时间依赖关系的功能。通过将它们组合在…

时序预测 | Python实现GRU电力需求预测

时序预测 | Python实现GRU电力需求预测目录时序预测 | Python实现GRU电力需求预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述该数据集因其每小时的用电量数据以及 TSO 对消耗和定价的相应预测而值得注意，从而可以将预期预测与当前最先进的行业预测进行比较。使用该…

贝叶斯优化的门控循环神经网络BO-GRU(时序预测)的Matlab实现

贝叶斯优化的门控循环神经网络（BO-GRU）是一种结合了贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）的模型，旨在进行时序预测。这种模型特别适用于时间序列数…

人工智能(Pytorch)搭建GRU网络,构造数据实现训练过程与评估

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(Pytorch)搭建GRU网络的过程，通过构造数据，让大家了解整个训练的过程。一、GRU模型 GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）是一种循环神经网…

电力负荷预测 | 基于GRU门控循环单元的深度学习电力负荷预测，含预测未来（Python）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力负荷预测 | 基于GRU门控循环单元的深度学习电力负荷预测，含预测未来（Python&

【CNN-GRU预测】基于卷积神经网络-门控循环单元的单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…

$LSTM和GRU vs 循环神经网络RNN$

LSTM和GRU vs 循环神经网络RNN

1、考虑下列三种情况下，对比一下普通RNN的表现和LSTM和GRU表现： （1）早期观测值对预测未来观测者具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和， 目标是在序列的末尾辨别校验和是…

七、门控循环单元语言模型（GRU）

门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是 LSTM 的一个稍微简化的变体，通常能够提供同等的效果，并且计算训练的速度更快。门控循环单元原理图：参考门控循环单元原理图中各个图形含义： X(t)&a…

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…

【深度学习实验】循环神经网络（五）：基于GRU的语言模型训练（包括自定义门控循环单元GRU）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1. 配置虚拟环境2. 库版本介绍三、实验内容（一）自定义门控循环单元（GRU，Gated Recurrent Unit）1. get_params2. init_gru_state3. gru （二）创建模型0. 超参数…

一步一步详解LSTM网络【从RNN到LSTM到GRU等，直至attention】

一步一步详解LSTM网络【从RNN到LSTM到GRU等，直至attention】 0、前言1、Recurrent Neural Networks循环神经网络2、The Problem of Long-Term Dependencies长期依赖的问题3、LSTM Networks4、The Core Idea Behind LSTMs5、Step-by-Step LSTM Walk Through6、Varian…

时间序列预测实战(十五)PyTorch实现GRU模型长期预测并可视化结果

往期回顾：时间序列预测专栏——包含上百种时间序列模型带你从入门到精通时间序列预测一、本文介绍本文讲解的实战内容是GRU(门控循环单元)，本文的实战内容通过时间序列领域最经典的数据集——电力负荷数据集为例，深入的了解GRU的基本原理和…

Gated Recurrent Unit（GRU）

Gated Recurrent Unit（GRU）在上一篇博客里介绍了LSTM（Long Short-Term Memory），博客地址：LSTM（Long Short-Term Memory）。LSTM相比较最基本的RNN，在NLP的很多应用场景下都…

【代码】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

程序名称：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实现平台：matlab 代码简介：为更准确地预测，提出基于注意力机制的CNN-GＲU预测模型。该模型主要借助一维卷积单元提取数…

GRU，LSTM，encoder-decoder架构，seq2seq的相关概念

门控记忆单元（GRU） GRU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。门控循环单元具有以下两个显著特征： 重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系；更新门有助于捕获序列中…

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 1.MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测； 2.运行环…

基于GRU的seq2seq英译法

基于GRU的seq2seq英译法第一步、导入必备工具包第二步、数据处理字符规范化读取数据筛选我们需要的主语be动词简单句编码第三步、撰写GRU encoder第四步、撰写GRU decoder第五步、训练模型效果分析调优引入Attention机制做解码器Attention-GRU decoder效果分析BERT预编码baseli…

$pytorch 笔记：GRU$

pytorch 笔记：GRU

1 介绍对于输入序列中的每个元素，每一层都计算以下函数： ht 是t时刻的隐藏状态xt 是t时刻的输入ht−1 是 t-1时刻同层的隐藏状态或 0时刻的初始隐藏状态rt,zt,nt 分别是重置门、更新门和新门。σ 是 sigmoid 函数∗ 是 Hadamard 乘积。…

深入理解人工智能中的图神经网络：原理、应用与未来展望

导言： 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）作为人工智能领域的一项前沿技术，在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等多个领域展现出卓越的性能。本文将深入剖析图神经网络的原理、当前应用场景以及未来可能的发展方向。 1.…

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PSO-GRU、GRU时间序列预测对比。 1.MATLAB实现基于PSO-GRU、GRU时间序列预测对比&…

风速预测（六）基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型

目录前言 1 风速数据EMD分解与可视化 1.1 导入数据 1.2 EMD分解 2 数据集制作与预处理 2.1 先划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集 2.2 设置滑动窗口大小为96，制作数据集 3 基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型预测 3.1 数据加载&a…

Python数据分析案例26——时间序列的多阶段预测（GRU+RVM）

本篇案例适合理工科硕士。承接上两篇硬核案例：Python数据分析案例25——海上风力发电预测（多变量循环神经网络） 之前都是直接预测，即用前面的数据——之前的X和之前的y直接预测未来的y。本章介绍一个多阶段的预测方法&#xff…

循环神经网络（三）（常用循环神经网络，LSTM、GRU）

文章目录长短期记忆网络（LSTM）模型定义模型特点门控循环单元网络（GRU）模型定义模型特点References长短期记忆网络（LSTM） 模型定义简单循环神经网络（S-RNN）的每一个位置的状态以递…

GRU LSTM(李沐李宏毅)

GRU 知识点 RNN处理不了太长的序列；（其把所有的序列信息都放到隐藏状态里面，当事件长了以后，隐藏状态累计太多东西，对于前面很久前的信息可能不那么好抽取出来）观察值不是同等重要（现实生活中…

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&…

时间序列预测实战(十六)PyTorch实现GRU-FCN模型长期预测并可视化结果

往期回顾：时间序列预测专栏——包含上百种时间序列模型带你从入门到精通时间序列预测一、本文介绍本文讲解的实战内容是GRU-FCN(门控循环单元-全卷积网络)，这是一种结合了GRU（用于处理时间序列数据）和FCN（全卷积网络…

电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律，对其未来发展做出预先估计和判断。…

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时间序列预测----注意力机制融合门控循环单元，即TPA-GRU，时…

门控循环单元（GRU）

入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 ✨完整代码在我的github上，有需要的朋友可以康康✨ https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git 目录一…

使用循环神经网络预测温度

简介本文以天气时间序列数据集为例，讨论如何使用深度学习模型预测未来天气温度。使用的是由德国耶拿马克思普朗克生物地球化学研究所的气象站记录。数据每10分钟记录一次，共记录14种不同的量，如气温、气压、湿度、风向等，原始…

【深度学习】深度学习实验四——循环神经网络（RNN）、dataloader、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、超参数对比

一、实验内容实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。 1.1 循环神经网络（1）理解序列数据处理方法，补全面向对象编程中的缺失代码，并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader。（2）分别采用手动方式以及调用接口方式…

pytorch第3课：深入理解语言模型及循环神经网络：从RNN到LSTM、GRU

时间序列预测 — GRU实现多变量多步光伏预测(Tensorflow)

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 1 数据处理 1.1 数据集简介实验数据集采用数据集7：澳大利亚光伏数据集（下载链接&#xf…

基于GRU门控循环网络的时间序列预测matlab仿真,对比LSTM网络

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 LSTM: GRU 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 %构建GRU网络模型 layers [ ...sequenceInputLayer(N_feature)gruLayer(N_hidden)f…

2 时间序列预测入门：GRU

0 论文地址 GRU 原论文：https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdf GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM的作用类似&a…

使用Pytorch从零开始构建GRU

门控循环单元 (GRU) 是 LSTM 的更新版本。让我们揭开这个网络的面纱并探索这两个兄弟姐妹之间的差异。您听说过 GRU 吗？门控循环单元（GRU）是更流行的长短期记忆（LSTM）网络的弟弟，也是循环神经网络&#x…

LSTM 与 GRU

RNN无法处理长距离依赖问题，通俗点就是不能处理一些较长的序列数据，那么今天就来介绍一下两个能处理长距离依赖问题地RNN变种结构，LSTM和GRU。 1. LSTM（Long short-term memory） 1.1 LSTM结构上左图是普通RNN结构图…

【GRU-Attention预测】基于门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测研究（Matlab代码实现）

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…

NLP-D27-梯度剪裁-LSTM-GRU-毕业答辩ppt

—0436标题为nlp，但是到现在还没看宝可梦！不过感觉越来越近了！今天虽然是周六，不过还是4点就起了，最近这个时间的学习效率越来越高，不是在自我感动，要努力，要出活。 —0507写了近期…

时间序列预测——BiGRU模型

时间序列预测——BiGRU模型时间序列预测是指根据历史数据的模式来预测未来时间点的值或趋势的过程。在深度学习领域，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）是常用于时间序列预测的模型之一。在RNNs的基础上，GRU&#x…

Python机器学习预测+回归全家桶，新增TCN，BiTCN，TCN-GRU，BiTCN-BiGRU等组合模型预测...

截止到本期，一共发了4篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下： 1.机器学习预测全家桶-Python，一次性搞定多/单特征输入，多/单步预测！最强模板！ 2.机器学习预测全家桶-Python&#xff…

【长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）】

长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）都是为了解决传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时遇到的梯度消失问…

跟着李沐学AI-GRU（1）

GRU - 概念理解一、门控神经单元通过一些额外的控制单元，使得在构造隐藏状态的时候，可以选择侧重哪一块【注意力机制】 1、门更新门：选取重要的数据去更新隐藏状态，即将重要的信息加入到隐藏状态中，这样就可以交…

RNN、LSTM、GRU

近年来循环神经网络在自然语言处理，语音技术，甚至图像方面都有不错的应用。本文主要介绍基础的RNN，RNN所面对的问题，以及RNN的改进版本：LSTM和GRU RNN(Recurrent Neural Network) 我们先放一张RNN的结构图&#xff0c…

【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（Recurrent Neural Network)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，一般也是以序列形式进行输出 RNN的循环机制使模…

基于GA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用 4.2 长短时记忆网络（LSTM）处理序列依赖关系 4.3 注意力机制（Attention） 4…

贝叶斯优化双向门控循环单元BO-BIGRU时序预测的matlab实现【源代码】

贝叶斯优化双向门控循环单元简介： 贝叶斯优化双向门控循环单元（BO-BIGRU）是一种结合了贝叶斯优化和双向门控循环单元（BIGRU）的神经网络模型。BIGRU是一种改进的循环神经网络（RNN），它…

gru 串联LLm

单纯是为了降低大LLM 设计的结构当前如果transformers 可以输出一个状态也是可以的这样串联的好处是每次运行知识一个小模型的计算量时间换空间的概念可以训练100个模型而后根据需要进行微调从100 个中选择一个预测比较接近的进行微调预测预测后继续进行从100中选择而后…

深度学习基础入门篇-序列模型[11]：循环神经网络 RNN、长短时记忆网络LSTM、门控循环单元GRU原理和应用详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化…

多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU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 Matlab实现基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多变量时间序列预测…

WOA-GRU多输入时序预测 | 鲸鱼优化算法-门控循环单元神经网络 | Matlab

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、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍： 基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&…

NLP 04(GRU)

一、GRU GRU (Gated Recurrent Unit)也称门控循环单元结构,它也是传统RNN的变体,同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联， 缓解梯度消失或爆炸现象，同时它的结构和计算要比LSTM更简单,它的核心结构可以分为两个部分去解析: 更新门、重置门 GRU的内…

时序预测 | MATLAB实现基于GRU门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)

时序预测 | MATLAB实现基于GRU门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价) 目录时序预测 | MATLAB实现基于GRU门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)预测结果基本介绍程序设计参考资料预测结果基本介绍 1.Matlab实现GRU门控循环单元时间序列预测未…

LSTM神经网络和GRU

说到LSTM，无可避免的首先要提到最简单最原始的RNN。在循环神经网络（RNN）中学习了RNN的原理和模型结构，这里再简单回顾一下，引出LSTM模型。一、RNN 循环神经网络（Recurrent Neural Network，R…

【MATLAB第97期】基于MATLAB的贝叶斯Bayes算法优化BiGRU双向门控循环单元的多输入单输出回归预测模型，含GRU与BiGRU多层结构优化选择

【MATLAB第97期】基于MATLAB的贝叶斯Bayes算法优化BiGRU双向门控循环单元的多输入单输出回归预测模型，含GRU与BiGRU结构层数优化前言前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型。本次模型难点包括&am…

时间序列预测实战(十七)PyTorch实现LSTM-GRU模型长期预测并可视化结果（附代码+数据集+详细讲解）

一、本文介绍本文给大家带来的实战内容是利用PyTorch实现LSTM-GRU模型，LSTM和GRU都分别是RNN中最常用Cell之一，也都是时间序列预测中最常见的结构单元之一，本文的内容将会从实战的角度带你分析LSTM和GRU的机制和效果，同时如果你…

GRU实现时间序列预测(PyTorch版)

💥项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码数据集原理介绍） 文章目录前言一、基于PyTorch搭建GRU模型实现风速时间序列预测二、时序数据集的制作三、数据归一化四、数据集加载器…

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，…

Python轴承故障诊断 (八)基于EMD-CNN-GRU并行模型的故障分类

目录前言 1 经验模态分解EMD的Python示例 2 轴承故障数据的预处理 2.1 导入数据 2.2 制作数据集和对应标签 2.3 故障数据的EMD分解可视化 2.4 故障数据的EMD分解预处理 3 基于EMD-CNN-GRU并行模型的轴承故障诊断分类 3.1 训练数据、测试数据分组，数据分ba…

机器学习周记（第二十六周：文献阅读-DPGCN）2024.1.15~2024.1.21

目录摘要 ABSTRACT 1 论文信息 1.1 论文标题 1.2 论文摘要 1.3 论文背景 2 论文模型 2.1 问题描述 2.2 论文模型 2.2.1 时间感知离散图结构估计（Time-aware Discrete Graph Structure Estimation Module，TADG Module） 2.2.2 时间…

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…

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…

光伏发电预测（GRU模型，Python代码）

运行效果：光伏发电预测（GRU模型，Python代码）_哔哩哔哩_bilibili 所有库的版本： 1.数据集（连续10年不间断采集三个光伏电站的发电量及天气情况，每隔半个小时采集一次信息，因此&…

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Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对…

【多智能体强化学习02---训练范式+独立学习+多智能体策略梯度算法】

文章目录多智能体强化学习训练和执行范式CTCEDTDECTDE MARL符号表示分布式学习（Independent Learning)基于值函数的分布式学习（Independent value-based learning)基于策略梯度的分布式学习（Independent policy gradient learning) 多智能体…

GRULSTM

GRU（gated recurrent unit, 门控循环单元） 是一种特殊的循环神经网络，旨在解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或爆炸问题，GRU通过引入门控机制来调节信息流，从而有效地捕捉长期依赖关系。 GRU的架构核心…

【深度学习笔记】6_7 门控循环单元（GRU）

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图 6.7 门控循环单元（GRU） 上一节介绍了循环神经网络中的梯度计算方法。我们发现，当时间步数较大或者…

$为什么GRU和LSTM能够缓解梯度消失或梯度爆炸问题？$

为什么GRU和LSTM能够缓解梯度消失或梯度爆炸问题？

1、什么是梯度消失（gradient vanishing）？ 参数更新过小，在每次更新时几乎不会移动，导致模型无法学习。 2、什么是梯度爆炸（gradient exploding）？ 参数更新过小大，破坏了…

RNN（包括GRU和LSTM）和其他seq2seq/encoder-decoder模型

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文主要介绍循环神经网络（RNN）及其在自然语言处理等领域的应用。RNN是一种专门处理序列数据的神经网络，它通过维持一个内部状态来捕捉时间序列信息。特别地，我们会深入探讨RNN的两个重要变体&…

贝叶斯优化CNN-GRU回归预测（matlab代码）

贝叶斯优化CNN-GRU回归预测matlab代码贝叶斯优化方法则采用贝叶斯思想，通过不断探索各种参数组合的结果，根据已有信息计算期望值，并选择期望值最大的组合作为最佳策略，从而在尽可能少的实验次数下达到最优解。数据为Excel股票…

【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GRU1.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：门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】官方…

大话循环神经网络RNN、LSTM、GRU

CNN主要处理图像信息，主要应用于计算机视觉领域。 RNN（recurrent neural network）主要就是处理序列数据（自然语言处理、语音识别、视频分类、文本情感分析、翻译），核心就是它能保持过去的记忆。但RNN有着梯…

最新！2024顶级SCI优化！TTAO-CNN-BiGRU-MSA三角拓扑聚合优化、双向GRU融合注意力的多变量回归预测程序！

顶级SCI优化！CGO-CNN-BiGRU-Attention混沌博弈优化卷积、双向GRU融合注意力机制的多变量回归预测程序！

适用平台：Matlab 2023版及以上 CGO混沌博弈优化算法，发表在SCI、中科院2区Top顶级期刊《Artifcial Intelligence Review》上。该算法提出时间很短，目前还没有套用这个算法的高水平文献。同样的，我们利用该物理意义明确的创新算…

笔记54：门控循环单元 GRU

本地笔记地址：D:\work_file\DeepLearning_Learning\03_个人笔记\3.循环神经网络\第9章：动手学深度学习~现代循环神经网络 a a a a a a a

回归预测 | MATLAB实现GRU门控循环单元多输入多输出

回归预测 | MATLAB实现GRU门控循环单元多输入多输出目录回归预测 | MATLAB实现GRU门控循环单元多输入多输出预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料预测效果基本介绍 MATLAB实现GRU门控循环单元多输入多输出，数据为多输入多输出预测数据，输入10个…

$LSTM和GRU vs 普通的循环神经网络RNN$

LSTM和GRU vs 普通的循环神经网络RNN

1、考虑下列三种情况下，对比一下普通RNN的表现和LSTM和GRU表现： （1）早期观测值对预测未来观测者具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和， 目标是在序列的末尾辨别校验和是…

基于CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 CNN（卷积神经网络）部分 4.2 GRU（门控循环单元）部分 4.3 Attention机制部分 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版…

动手学深度学习-现代循环神经网络（GRU、LSTM、编码器-解码器等）

现代循环神经网络上一章节（循环神经网络）介绍了循环神经网络的基础知识，这种网络可以更好的处理序列数据。我们在文本数据上实现了基于循环神经网络的语言模型，但是对于当今各种各样的序列学习问题，这些技术可能不够…

使用GRU进行天气变化的时间序列预测

本文基于最适合入门的100个深度学习项目的学习记录，同时在Google clolab上面是实现，文末有资源连接天气变化的时间序列的难点天气变化的时间序列预测涉及到了一系列复杂的挑战，主要是因为天气系统的高度动态性和非线性特征。以下是几个主…

GRU门控循环单元

GRU 视频链接 https://www.bilibili.com/video/BV1Pk4y177Xg?p23&spm_id_frompageDriver&vd_source3b42b36e44d271f58e90f86679d77db7Zt—更新门 Rt—重置门控制保存之前一层信息多，还是保留当前神经元得到的隐藏层的信息多。 Bi-GRU GRU比LSTM参数少 …

现代循环神经网络：门控循环单元(GRU)

专栏：神经网络复现目录门控循环单元(GRU) 门控循环神经网络（Gated Recurrent Neural Network，简称“门控循环神经网络”或“门循环神经网络”）是一种改进的循环神经网络（RNN）架构。它包含了一些门控机制…

深度学习笔记之循环神经网络(九)GRU的反向传播过程

深度学习笔记之循环神经网络——GRU的反向传播过程引言回顾： GRU \text{GRU} GRU的前馈计算过程场景设计反向传播过程 T \mathcal T T时刻的反向传播过程 T − 1 \mathcal T - 1 T−1时刻的反向传播路径 T − 2 \mathcal T - 2 T−2时刻的反向传播路径总结引言 …

EI级 | Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列预测对比

EI级 | Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列预测对比目录 EI级 | Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列预测对比预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍【EI级】Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间…

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.1 门控循环单元（GRU）

我们可能会遇到这样的情况： 早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。在这种情况下，第一个词元的影响至关重要。我们希望有…

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…

【期末复习向】走进循环神经网络系列-RNN，LSTM，GRU

RNN 上篇文章复习了最简单的神经网络MLP，它是由输入层，隐藏层和输出层构成的。当然这也是所有神经网络最基本的架构。但是MLP过于简单，存在的问题之一就是无法考虑全局的信息，也就是前后输入的信息，这对于解决时间序列…

NeurIPS2020《Object-Centric Learning with Slot Attention》GRU

文章目录前置知识正文Code: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/slot_attention Slides: https://slideslive.com/38930703 前置知识 1）RNN、LSTM、GRU串讲先从RNN讲起，RNN是一种用来处理时间序列数据的神经网络&#xf…

tf中的LSTM与GRU

tf中的LSTM与GRU 文章目录tf中的LSTM与GRU1. RNN存在的问题2. LSTM原理2. LSTM实战2. GRU原理2. GRU实战1. RNN存在的问题普通的RNN网络存在容易梯度爆炸和梯度弥散的问题普通的RNN网络容易出现梯度爆炸和梯度弥散的问题的原因,梯度更新公式为WhhkW_{hh}^kWhhk{Whh>1Whh…

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 | Matlab实现GRU-Adaboost和GRU多变量时间序列预测对比模型描述 M…

6 时间序列（不同位置的装置如何建模）： GRU+Embedding

很多算法比赛经常会遇到不同的物体产生同含义的时间序列信息，比如不同位置的时间序列信息，风力发电、充电桩用电。经常会遇到该如此场景，对所有数据做统一处理喂给模型，模型很难学到区分信息，因此设计如果对不同位置的…

基于CNN和双向gru的心跳分类系统

CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics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…

GRU-深度学习循环神经网络情感分类模型搭建

摘要： 本文详细介绍了基于GRU的深度学习循环神经网络在情感分类任务中的应用，涵盖基础知识回顾、功能实现、技巧与实践、性能优化与测试，以及常见问题解答等环节。阅读时长：约30分钟关键词：GRU, 深度学习, 循环神经…

【BIGRU预测】基于双向门控循环单元的多变量时间序列预测（Matlab代码实现）

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…

【学习笔记】Understanding LSTM Networks

Understanding LSTM Networks 前言Recurrent Neural NetworksThe Problem of Long-Term DependenciesLSTM Networks The Core Idea Behind LSTMsStep-by-Step LSTM Walk ThroughForget Gate LayerInput Gate LayerOutput Gate Layer Variants on Long Short Term MemoryConclus…