gru

2024/5/28 3:03:42

李沐62_序列到序列学习seq2seq——自学笔记

"英-法”数据集来训练这个机器翻译模型。 !pip install --upgrade d2l0.17.5 #d2l需要更新import collections import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l循环神经网络编码器。 我们使用了嵌入层(embedding l…

基于WOA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 WOA优化算法 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图…

锂电池SOH预测 | 基于CNN-GRU的锂电池SOH预测(matlab)

锂电池SOH预测 锂电池SOH预测完整代码锂电池SOH预测 锂电池的SOH(状态健康度)预测是一项重要的任务,它可以帮助确定电池的健康状况和剩余寿命,从而优化电池的使用和维护策略。 SOH预测可以通过多种方法实现,其中一些常用的方法包括: 容量衰减法:通过监测电池的容量衰减…

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基于双向长短期神经网络风电功率预测,基于gru的风电功率预测

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风电功率预测,基于gru的风电功率预测 完整代码: 基于双向长短期神经网络风电功率预测,基于gru的风电功率预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89104523…

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

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现代循环神经网络(GRU、LSTM)(Pytorch 14)

一 简介 前一章中我们介绍了循环神经网络的基础知识,这种网络 可以更好地处理序列数据。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,这些技术可能并不够用。 例如,循环神经网络在…

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

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基于双向长短期神经网络BILSTM的指数预测,基于gru神经网络的指数预测

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基于双向长短期神经网络bilstm的径流量预测,基于gru神经网络的径流量预测

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Bilstm双向长短期神经网络多输入单输出回归分析

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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 pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from numpy

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

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基于门控的循环神经网络:GRU

门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)网络,也是一种基于门控的循环神经网络,但是名气不如LSTM大,GRU是对LSTM的一种改版,可以理解为是LSTM的简化版。LSTM有三个门,输入门&#xff0…

增加PyQt5界面的交通流量预测(模型为CNN_GRU,CNN_BiGRU_ATTENTION,LSTM,Python代码)

1.效果视频:增加PyQt5界面的交通流量预测(模型为CNN_GRU,CNN_BiGRU_ATTENTION,LSTM)_哔哩哔哩_bilibili) 2.三个模型和数据集的介绍 交通流量预测(python代码,压缩包中带有数据,CN…

基于双向长短期神经网络BILSTM的指数预测,基于gru神经网络的指数预测

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