国产无码综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

算法項目（2）—— LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡爾曼軌跡預測

2年前作者：只會git clone的程序員分類：Toy博客閱讀(21)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了算法項目（2）—— LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡爾曼軌跡預測。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

本文包含什么？

項目運行的方式（包教會）
項目代碼
LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡爾曼四種算法進行軌跡預測.
各種效果圖
運行有問題? csdn上后臺隨時售后.

項目說明

本文實現(xiàn)了三種深度學習算法加傳統(tǒng)算法卡爾曼濾波進行軌跡預測, 預測效果圖
算法項目（2）—— LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡爾曼軌跡預測,算法項目,rnn,算法,lstm,軌跡預測
首先看下不同模型的指標:

模型	RMSE
LSTM	0.002884796078706592
LSTM+SE	0.002755180119849515
GRU	0.0028908456329729782
RNN	0.004440909972414343

深度學習算法部分最優(yōu)的模型為LSTM+SE.這個MSE表示誤差，誤差越小則越好.本文的預測任務為利用前一天的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)預測未來一個時刻的經(jīng)緯度.
實驗過程中的一些效果圖:文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-833565.html

訓練數(shù)據(jù)的誤差
- 測試數(shù)據(jù)的誤差

到了這里，關(guān)于算法項目（2）—— LSTM、RNN、GRU（SE注意力）、卡爾曼軌跡預測的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權(quán)，不承擔相關(guān)法律責任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符，請點擊違法舉報進行投訴反饋，一經(jīng)查實，立即刪除！

分享到：

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務器費用

回歸預測 | Matlab實現(xiàn)SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡注意力機制多變量回歸預測（SE注意力機制）
預測效果基本描述 1.Matlab實現(xiàn)SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀優(yōu)化卷積長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡注意力機制多變量回歸預測（SE注意力機制）； 2.運行環(huán)境為Matlab2021b； 3.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，輸入多個特征，輸出單個變量，多變量回歸預測， main.m為主程序，運行即可,所有文件放在一個
2024年01月17日
瀏覽(28)
YOLO算法改進指南【中階改進篇】：1.添加SE-Net注意力機制
SE-Net 是 ImageNet 2017（ImageNet 收官賽）的冠軍模型，是由WMW團隊發(fā)布。具有復雜度低，參數(shù)少和計算量小的優(yōu)點。且SENet 思路很簡單，很容易擴展到已有網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如 Inception 和 ResNet 中。已經(jīng)有很多工作在空間維度上來提升網(wǎng)絡的性能，如 Inception 等，而 SENet 將關(guān)注點放在了特
2023年04月24日
瀏覽(22)
高創(chuàng)新 | Matlab實現(xiàn)OOA-CNN-GRU-Attention魚鷹算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元注意力機制多變量回歸預測
預測效果基本介紹 1.Matlab實現(xiàn)OOA-CNN-GRU-Attention魚鷹算法優(yōu)化卷積門控循環(huán)單元注意力機制多變量回歸預測； 2.運行環(huán)境為Matlab2021b； 3.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，輸入多個特征，輸出單個變量，多變量回歸預測； main.m為主程序，運行即可,所有文件放在一個文件夾； 4.命令窗口
2024年04月12日
瀏覽(26)
Pointnet++改進注意力機制系列：全網(wǎng)首發(fā)SE通道注意力機制 |即插即用，實現(xiàn)有效漲點！
簡介： 1.該教程提供大量的首發(fā)改進的方式，降低上手難度，多種結(jié)構(gòu)改進，助力尋找創(chuàng)新點！ 2.本篇文章對Pointnet++特征提取模塊進行改進，加入 SE 注意力機制，提升性能。 3.專欄持續(xù)更新，緊隨最新的研究內(nèi)容。目錄 1.理論介紹 2.修改步驟 2.1 步驟一 ? ? ? ? ?2.2 步驟二
2024年01月15日
瀏覽(104)
YOLOv5改進系列（1）——添加SE注意力機制
從這篇開始我們進入YOLOv5改進系列。那就先從最簡單的添加注意力機制開始吧?。ǎ幔┄J 【YOLOv5改進系列】前期回顧： YOLOv5改進系列（0）——重要性能指標與訓練結(jié)果評價及分析目錄
2024年02月03日
瀏覽(36)
NLP 學習筆記十-simple RNN+attention（注意力機制）
感興趣的伙伴，看這個筆記，最好從頭開始看哈，而且我的筆記，其實不面向零基礎(chǔ)，最好有過一些實踐經(jīng)歷的來看最好。緊接上一回，我們談到seq2seq模型解決用于機器翻譯的問題。其中seq其實是采用lstm作為自己的基礎(chǔ)記憶網(wǎng)絡實現(xiàn)的，當然也可以用RNN實現(xiàn)實現(xiàn)seq2seq模型。
2024年02月09日
瀏覽(25)
注意力機制SE、CBAM、ECA、CA的優(yōu)缺點
注意力機制是一種機器學習技術(shù) ，通常用于處理序列數(shù)據(jù)（如文本或音頻）或圖像數(shù)據(jù)中的信息篩選和集成。注意力機制模塊可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡更好地處理序列數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，從而提高模型的性能和精度。優(yōu)點：可以通過學習自適應的通道權(quán)重，使得模型更加關(guān)注有
2024年02月03日
瀏覽(22)
SE、CBAM、ECA注意力機制（網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)詳解+詳細注釋代碼+核心思想講解+注意力機制優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡方法）——pytorch實現(xiàn)
? ? ? ?這期博客我們來學習一下神秘已久的注意力機制，剛開始接觸注意力機制的時候，感覺很有意思，事實上學會之后會發(fā)現(xiàn)比想象中的要簡單，復雜的注意力機制后續(xù)會講解，這期博客先講解最常見的三種SE、CBAM、ECA注意力機制。 ? ? ? ?注意力機制更詳細的可以被稱
2024年02月07日
瀏覽(29)
YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力機制
記錄在YOLOv5添加注意力機制，方便自己查閱。由于本人水平有限，難免出現(xiàn)錯漏，敬請批評改正。更多精彩內(nèi)容，可點擊進入YOLO系列專欄或我的個人主頁查看 YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU https://blog.csdn.net/FriendshipTang/article/details/129969044 YOLOv7訓練自己的數(shù)據(jù)集（口罩檢測）
2024年02月03日
瀏覽(22)
Yolov8改進---注意力機制： SimAM（無參Attention）和NAM（基于標準化的注意力模塊），效果秒殺CBAM、SE
論文：?http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o/yang21o.pdf ????????SimAM（Simple Attenti
2024年02月09日
瀏覽(21)