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  作者：禪與計算機程序設計藝術 《門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(GRU)在計算機視覺中的應用：基于深度學習模型的》 1.1. 背景介紹 隨著計算機視覺領域的快速發(fā)展，深度學習模型已經(jīng)在許多任務中取得了顯著的成果。但是，為了提高模型的性能，仍需要考慮一些關鍵問題，如模型的可讀

  2024年02月14日

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  回歸預測 | MATLAB實現(xiàn)GRU門控循環(huán)單元多輸入多輸出

  預測效果 基本介紹 MATLAB實現(xiàn)GRU門控循環(huán)單元多輸入多輸出，數(shù)據(jù)為多輸入多輸出預測數(shù)據(jù)，輸入10個特征，輸出3個變量,程序亂碼是由于版本不一致導致，可以用記事本打開復制到你的文件，運行環(huán)境MATLAB2020b及以上。命令窗口輸出MAE和R2，可在下載區(qū)獲取數(shù)據(jù)和程序內容。

  2024年02月12日

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  GRU門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡的MATLAB實現(xiàn)（含源代碼）

  在深度學習領域，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）因其在處理序列數(shù)據(jù)方面的卓越能力而受到廣泛關注。GRU（門控循環(huán)單元）作為RNN的一種變體，以其在捕捉時間序列長距離依賴關系方面的高效性而備受推崇。在本文中，我們將探討如何在MATLAB環(huán)境中實現(xiàn)GRU網(wǎng)絡，以及該實現(xiàn)在處理各類

  2024年01月21日

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  分類預測 | MATLAB實現(xiàn)PCA-GRU(主成分門控循環(huán)單元)分類預測

  預測效果 基本介紹 Matlab實現(xiàn)基于PCA-GRU主成分分析-門控循環(huán)單元多輸入分類預測（完整程序和數(shù)據(jù)） Matlab實現(xiàn)基于PCA-GRU主成分分析-門控循環(huán)單元多輸入分類預測（完整程序和數(shù)據(jù)） 基于主成分分析-門控循環(huán)單元分類預測，PCA-GRU分類預測，多輸入分類預測（Matlab完整程序和

  2024年02月09日

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  GRU門控循環(huán)單元

  GRU 視頻鏈接 Zt—更新門 Rt—重置門 控制保存之前一層信息多，還是保留當前神經(jīng)元得到的隱藏層的信息多。 緩解梯度消失，如果沒有要更新的內容，把上一時間的搬過來。 Bi-GRU GRU比LSTM參數(shù)少 GRU的優(yōu)勢和缺點 transformer直接把不可并行的問題解決了

  2024年02月09日

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  回歸預測 | MATLAB實現(xiàn)GRU(門控循環(huán)單元)多輸入單輸出(不調用工具箱函數(shù))

  預測效果 基本介紹 GRU神經(jīng)網(wǎng)絡是LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡的一種變體，LSTM 神經(jīng)網(wǎng) 絡是在RNN的基礎上發(fā)展起來的。RNN是一種成熟的機器學習方法，在處理時序數(shù)列方面具有著很大優(yōu)勢。RNN中包含信號反饋結構，能將t時刻的輸出信息與t時刻之前的信息相關聯(lián)，具有動態(tài)特征和記憶功能。

  2024年02月16日

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  時序預測 | MATLAB實現(xiàn)TCN-GRU時間卷積門控循環(huán)單元時間序列預測

  預測效果 基本介紹 1.MATLAB實現(xiàn)TCN-GRU時間卷積門控循環(huán)單元時間序列預測； 2.運行環(huán)境為Matlab2021b； 3.單變量時間序列預測； 4.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，單變量時間序列，MainTCN_GRUTS.m為主程序，運行即可,所有文件放在一個文件夾； 5.命令窗口輸出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指標評

  2024年02月09日

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  時序預測 | MATLAB實現(xiàn)WOA-GRU鯨魚算法優(yōu)化門控循環(huán)單元時間序列預測

  預測效果 基本介紹 MATLAB實現(xiàn)WOA-GRU鯨魚算法優(yōu)化門控循環(huán)單元時間序列預測 基于鯨魚算法優(yōu)化門控循環(huán)單元(WOA-GRU)的時間序列預測。 優(yōu)化參數(shù)為學習率，隱藏層節(jié)點個數(shù)，正則化參數(shù)，要求2020b及以上版本，matlab代碼。 評價指標包括:MAE、MSE、RMSE等，代碼質量極高，方便學習

  2023年04月27日

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  時序預測 | MATLAB實現(xiàn)PSO-GRU(粒子群優(yōu)化門控循環(huán)單元)時間序列預測

  預測效果 基本介紹 Matlab基于PSO-GRU粒子群算法優(yōu)化門控循環(huán)單元的時間序列預測(完整程序和數(shù)據(jù)） Matlab基于PSO-GRU粒子群算法優(yōu)化門控循環(huán)單元的時間序列預測，PSO-GRU時間序列預測(完整程序和數(shù)據(jù)） 優(yōu)化參數(shù)為學習率，隱藏層節(jié)點個數(shù)，正則化參數(shù)，要求2020b及以上版本，

  2024年02月11日

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  時序預測 | MATLAB實現(xiàn)BO-GRU貝葉斯優(yōu)化門控循環(huán)單元時間序列預測

  效果一覽 基本介紹 MATLAB實現(xiàn)BO-GRU貝葉斯優(yōu)化門控循環(huán)單元時間序列預測。基于貝葉斯(bayes)優(yōu)化門控循環(huán)單元的時間序列預測，BO-GRU/Bayes-GRU時間序列預測模型。 1.優(yōu)化參數(shù)為：學習率，隱含層節(jié)點，正則化參數(shù)。 2.評價指標包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.運行環(huán)境matlab202

  2024年02月13日

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