gru专题
RNN发展（RNN/LSTM/GRU/GNMT/transformer/RWKV）
RNN到GRU参考： https://blog.csdn.net/weixin_36378508/article/details/115101779 tRANSFORMERS参考： seq2seq到attention到transformer理解 GNMT 2016年9月 谷歌,基于神经网络的翻译系统（GNMT），并宣称GNMT在多个主要语言对的翻译中将翻译误差降低了55%-85%以上， G
【深度学习】LSTM模型，GRU模型计算公式及其优缺点介绍
一.LSTM介绍 LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比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LSTM的结构更复杂, 它的核心结构可以分为四个部分去解析: 遗忘门输入门细胞状态输出门 1LSTM的内部结构图 1.1 LSTM结构分析 结构解释图: 遗忘门部分结构图与计算
【ShuQiHere】从 LSTM 到 GRU：简化结构中的高效之道
【ShuQiHere】 引言 在自然语言处理中，情感分析是一项关键任务，它通过分析文本的情感倾向（如积极、消极或中立）帮助我们理解文本背后的情感💬。这种任务需要捕捉文本中前后单词之间的依赖关系，因此循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）通常被用来处理🔄。然而，尽管 LSTM 在应对长期依赖问题上表现出色，其复杂的门结构也带来了计算资源的高消耗和训练时间的延长⌛。为了克服这些挑战
基于自适应狮群算法优化GRU神经网络进水量预测，gsclst-gru进水量预测,基于黄金正弦改进的狮群算法优化GRU进水量预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 gru的原理 狮群群算法原理 基于自适应狮群算法优化BILSTM神经网络进水量预测，gsclst-gru进水量预测,基于黄金正弦改进的狮群算法优化BILSTM进水量预测 结果分析 展望 参考论文 背影 传统的方法回归分析容易陷入局部最优准确率低，为提高精度，本文用 ，gsclst-gru进水量预测,基于黄金正弦改进的狮群算法优化GRU
RNN/LSTM/GRU/TRANFORMER/编码器解码器理解
编码器和解码器是一种框架,lstm和gru都是这个框架中对这一框架的不同实现 编码器与解码器是一种架构,一种思想,注意力也是一种思想,相互独立,只是二者可以结合以用来训练模型可以提升模型能力 rnn gru lstm是三种不同的模型 里面并没有注意力机制这回事 RNN中有编码器和解码器实现,为什么要重新使用gru定义解码器和编码器? 编码器和解码器是一种思想,工业界实现目前也仅仅使用一个,但是通过
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU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） 4.2 CNN-GRU模型架构 4.3 CNN-GRU结合PSO的时间序列预测 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ........
动画图解RNN, LSTM 和 GRU，没有比这个更直观的了！
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Raimi Bin Karim 编译：ronghuaiyang 前戏 RNN, LSTM 和 GRU是3个非常常用的循环神经网络，这三个东西里面的内部结构又是什么样的呢，很多人可能并不清楚，不过除了RNN外，其他两个也确实比较复杂，记不住没关系，看总能看明白吧，看不明白也没关系，动画演示给你看！ 循环神经网络是一类人工神经网络，
门控循环单元GRU与长短期记忆网络LSTM
门控循环单元与长短期记忆网络 门控隐状态 问题提出：对于一个序列来说不是每个观察值都是同等重要想只记住相关的观察需要： 能关注的机制（更新门）能遗忘的机制（重置门） 第一个词元的影响至关重要。 我们希望有某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息。 如果没有这样的机制，我们将不得不给这个观测值指定一个非常大的梯度， 因为它会影响所有后续的观测值。 重置门和更新门 首先介绍重
区间预测 | Matlab实现QRCNN-GRU-Attention分位数回归卷积门控循环单元注意力机制时序区间预测
区间预测 | Matlab实现QRCNN-GRU-Attention分位数回归卷积门控循环单元注意力机制时序区间预测 目录 区间预测 | Matlab实现QRCNN-GRU-Attention分位数回归卷积门控循环单元注意力机制时序区间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QRCNN-GRU-Attention分位数回
【TensorFlow深度学习】GRU门控循环单元原理与优势
GRU门控循环单元原理与优势 GRU门控循环单元原理与优势：深度学习中的高效记忆与遗忘艺术GRU门控原理GRU的优势代码实例结语 GRU门控循环单元原理与优势：深度学习中的高效记忆与遗忘艺术 在深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）通过在序列数据处理上展现出了非凡的潜力，然而，其面临短期记忆（STM）问题限制了对长期依赖的学习。为克服这一挑战，门控循环单元（Gate Re
基于GA遗传优化的CNN-GRU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-GRU模型架构 4.2 GA优化CNN-GRU流程 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.部分核心程序 .............................................
基于GWO灰狼优化的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 GRU网络 4.3 注意力机制（Attention） 4.4 GWO优化 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 优化前 优化后 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序
JCR一区 | Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-GRU-MATT的多通道输入数据分类预测
JCR一区 | Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-GRU-MATT的多通道输入数据分类预测 目录 JCR一区 | Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-GRU-MATT的多通道输入数据分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 基本介绍 Matlab实现1D-2D-GASF-CNN-GRU-MATT的多通
深度主动学习（Deep Active Learning）——基于pytorch和ALipy工具包实现双向GRU模型
前言 在ALipy的官网说ALipy只支持sklearn和tensorflow模型，模型对象应符合 scikit-learn api。 但是alipy提供了ToolBox的工具箱，里面包装了多种查询策略，计算指标等工具，几乎具有Alipy的全部功能，虽然不能使用ALipy提供的AlExperiment直接加载pytorch模型进行训练，但是可以使用ALipy中提供的ToolBox调用查询策略，计
深度学习笔记——基于双向RNN（LSTM、GRU）和Attention Model的句子对匹配方法
前面写过用Word2vec和Doc2vec进行句子对匹配，以及基于传统机器学习方法进行句子对匹配的方法，本文主要介绍基于双向RNN（LSTM、GRU）和Attention Model的句子对匹配方法。 首先来看一下什么叫句子对匹配： 句子对匹配（Sentence Pair Matching）问题是NLP中非常常见的一类问题，所谓“句子对匹配”，就是说给定两个句子S1和S2，任务目标是判断这两个
nn.GRU层输出:state与output的关系
在 GRU（Gated Recurrent Unit）中，output 和 state 都是由 GRU 层的循环计算产生的，它们之间有直接的关系。state 实际上是 output 中最后一个时间步的隐藏状态。 GRU 的基本公式 GRU 的核心计算包括更新门（update gate）和重置门（reset gate），以及候选隐藏状态（candidate hidden sta
SCI一区级 | Matlab实现BES-CNN-GRU-Mutilhead-Attention多变量时间序列预测
SCI一区级 | Matlab实现BES-CNN-GRU-Mutilhead-Attention秃鹰算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测 目录 SCI一区级 | Matlab实现BES-CNN-GRU-Mutilhead-Attention秃鹰算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制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
分类预测 | Matlab实现CNN-GRU-SAM-Attention卷积门控循环单元融合空间注意力机制的数据分类预测
分类预测 | Matlab实现CNN-GRU-SAM-Attention卷积门控循环单元融合空间注意力机制的数据分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现CNN-GRU-SAM-Attention卷积门控循环单元融合空间注意力机制的数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现CNN-GRU-SAM-Atten
深度学习知识点：循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）
深度学习知识点：循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU） 前言循环神经网络（RNN）RNNs（循环神经网络）训练和传统ANN（人工神经网络）训练异同点？为什么RNN 训练的时候Loss波动很大?RNN中为什么会出现梯度消失？如何解决RNN中的梯度消失问题？CNN VS RNNKeras搭建RNN 长短期记忆网络（LSTM）LSTM结构推导，为什么比RNN好？
基于双向长短期神经网络BILSTM的收盘预测，基于gru神经网络的收盘预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的收盘预测，基于gru神经网络的收盘预测 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的收盘预测，基于gru神经网络的收盘预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89115078 效果
基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114989 效果图 结果
基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114990 效果
股票价格预测 | Python使用GRU预测股票价格
文章目录 效果一览文章概述代码设计 效果一览 文章概述 Python使用GRU预测股票价格 代码设计 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport tensorflow as tffrom numpy
基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测 完整代码： 基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89100162 效果图 结果分析
基于双向长短期神经网络BILSTM的发生概率预测，基于GRU神经网络的发生概率预
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的发生概率预测，基于GRU神经网络的发生概率预 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的发生概率预测，基于GRU神经网络的发生概率预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114986 效果图 结果