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学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
注意力机制综述：从认知模拟到深度学习 本文系统介绍了注意力机制的原理与应用。注意力机制模拟人类认知过程，通过权重分配聚焦关键信息，实现语义融合。文章详细剖析了注意力机制的本质、分类和实现方法：1）软注意采用连续权重全局关注；2）硬注意通过离散权重局部聚焦；3）自注意挖掘序列内部关系。以机器翻译为例，展示了带注意力机制的Encoder-Decoder模型处理流程，包括编码器状态计算和解码器注意力权重
在AI军备竞赛的当下，高性能显卡成了兵家必争之地。但是，搭建算力集群造价不菲，对于正在成长中的企业而言，是一笔不小的资金压力。GPU云服务成为解决这一问题的关键。企业无需投入巨资自建数据中心，即可通过按需付费的方式，灵活地获取和使用全球最顶级的AI算力。PPIO GPU容器实例提供免运维 GPU 算力，用户可以开箱即用，无需复杂配置。单卡H100租用仅为12.9元/小时，计费透明，让更多中小企业及
本文提出了一种基于麻雀算法优化卷积神经网络结合双向门控循环单元（SSA-CNN-BiGRU）的数据多维输多单输出预测方法。该方法首先利用麻雀算法优化卷积神经网络（CNN）的参数，以提高CNN的特征提取能力。然后，将优化后的CNN与双向门控循环单元（BiGRU）相结合，形成SSA-CNN-BiGRU模型。SSA-CNN-BiGRU模型能够同时捕捉数据的时间和空间特征，并对数据进行多维输多单输出预测。
在机器学习和人工智能领域，回归预测是一项重要的任务。回归预测的目标是根据已知的输入数据，预测出相应的输出值。近年来，神经网络在回归预测任务中取得了显著的成果。特别是门控循环单元（GRU）神经网络，因其在处理序列数据方面的优势而备受关注。然而，传统的GRU神经网络在回归预测任务中仍然存在一些问题，如过拟合和局部最优解。为了解决这些问题，研究人员提出了一种基于灰狼算法优化的GWO-GRU神经网络。灰狼
人工智能领域的发展已经为我们带来了许多前所未有的机会和挑战。神经网络是其中的重要组成部分，它可以模拟人脑的工作原理，从而实现各种复杂的任务。然而，神经网络的建模和训练过程非常复杂，需要大量的计算资源和时间。因此，如何优化神经网络的性能和训练效率成为了研究的热点问题之一。门控循环单元（GRU）是一种经典的循环神经网络结构，它可以有效地解决长时依赖问题。然而，GRU的性能受到许多因素的影响，如初始化参
使用循环神经网络训练语言模型（从简单起手、汪峰老师歌词生成器，爬虫+GRU循环网络）第一部分：歌词爬取（本次主要是训练语言模型，百度随便搜的歌词下载网站，编写爬虫脚本自动下载歌词）第二部分：网络构建，歌词生成测试（使用GRU门控循环网络，进行语言模型训练，根据预先给定词，自动向后编写歌词）结果展示：输入“生命就”3个字，自动生成后续歌词:“生命就像找 让我们彼此坦诚 现在或永不 感觉越来越虚无 就
光伏预测是光伏发电系统稳定运行和电网安全的重要保障。本文提出了一种基于开普勒算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元（KOA-Attention-CNN-biGRU）的光伏预测模型。该模型通过开普勒算法优化注意力机制，增强了模型对光伏时间序列数据的局部特征提取能力；同时，结合双向门控循环单元，充分利用了光伏时间序列数据的长期依赖关系，提高了预测精度。在北神山光伏电站实际数据上的实验结果表
广西民族大学高级人工智能课程—头歌实践教学实践平台-基于 Pytorch 的门控循环单元（GRU）
本代码基于。
LSTM、GRU 简介
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。在过去的几年里，深度学习技术在NLP领域取得了显著的进展，特别是在语言模型、机器翻译、情感分析等任务上。这些成果主要归功于递归神经网络(RNN)和其变体的出现。在2017年，一种新的神经网络架构——门控循环单元(Gated Recurrent Unit，GRU)在自然语言处理领域产...
为提高股价估算或预测准确性和适应性,本文提出了一种基于贝叶斯网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)的股价预测方法.首先,利用数据采集与监视控制系统获取股价数据进行预处理.其次,将预处理后的海量数据按时间滑动窗口构造为连续的特征矩阵作为输入,然后利用贝叶斯网络优化模型参数，最后利用CN
本文提出了一种改进的麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制ISSA-CNN-BiGRU-Attention的多输入多输出回归预测模型，用于解决复杂非线性时序数据的预测问题。该模型通过改进麻雀算法优化超参数，提高了ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型的预测精度和鲁棒性。实验结果表明，改进的麻雀算法优化ISSA-CNN-BiGRU-Attention模型在多个数据集上取
基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)时间序列预测，matlab代码，2020版本及以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
本文介首先介绍了语言模型及其应用场景，进而介绍了循环神经网络（RNN）及优化后的变种LSTM(长短时记忆网络)和GRU模型。
随着人工智能技术的不断发展，机器学习在各个领域的应用越来越广泛。回归区间预测是其中的一个重要任务，它可以用于预测连续值的范围，例如房价的区间或者股票价格的范围。在本文中，我们将介绍一种基于注意力机制结合卷积神经网络和门控循环单元的回归区间预测算法。首先，让我们来了解一下卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的基本原理。CNN是一种深度学习模型，它能够有效地处理具有网格结构的数据，例如图像。
基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
本文提出了一种基于凌日算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元（CGO-MultiAttention-CNN-BiGRU）的模型，用于处理数据多维输入单输出预测任务。该模型利用凌日算法优化多头注意力机制，增强了模型对输入数据的特征提取能力，并结合卷积神经网络和双向门控循环单元，充分利用时序特征和空间特征。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的预测性能，证明了其在数据多维输入单
本文提出了一种新的时序预测算法，称为VMD-TCN-GRU算法。该算法将变分模态分解（VMD）与时间卷积神经网络（TCN）和门控循环单元（GRU）相结合，以提高时序预测的准确性。VMD用于将原始时序数据分解成多个模态分量，然后TCN和GRU用于对这些模态分量进行建模和预测。实验结果表明，VMD-TCN-GRU算法在多个时序预测数据集上取得了优异的性能。
摘要本文提出了一种基于混沌博弈算法（CGO）优化多头注意力机制卷积神经网络（CNN）结合门控循环单元（GRU）的数据多维输入单输出预测模型。该模型通过CGO算法优化多头注意力机制，增强了模型对输入数据特征的提取能力。同时，采用CNN提取数据局部特征，GRU捕捉数据序列信息，实现了数据多维输入单输出预测任务。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的预测性能，为数据多维输入单输出预测提供了新的思
该模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征，GＲU单元学习数据中的时序特征，并通过引入注意力机制加强重要特征的学习，实现对超长序列的学习。多变量回归预测程序是这样的，输入前一天18个气象特征，采样时间为24小时，输出为第二天的24小时的功率出力，也就是18×24输入，1×24输出，一共有75个这样的样本。CNN-GRU-Attention注意力机制多变量时间序列回归预测算法，基于卷积神经网络和门
提出的预测模型采取分时序分段策略,使用卷积神经网络(CNN)提取景区多因素时序数据的特征,并对不同因素的时序数据赋予不同的权重,将结果送入门控循环单元(GRU)以挖掘其中的时序信息,结合预测时刻的情境信息(天气状况和节假日)预测短期景区内游客人数.在某景区的闸机数据集和监控点车辆数据集上的实验结果表明:基于门控循环单元的多因素感知短期游客人数预测模型可以充分考虑多情境因素并对不同因素时序数据赋予不
重置门、更新门、GRU门控循环单元的实现
故障诊断一直是许多行业中的重要问题，特别是在制造业和工程领域。随着技术的不断进步，人们对于提前预测和诊断设备故障的需求也越来越迫切。在过去的几年里，深度学习技术已经在故障预测领域取得了显著的进展。本文将介绍一种基于卷积神经网络-双向门控循环单元（CNN-BIGRU）的故障预测算法流程。故障预测算法的目标是通过分析设备的运行数据，提前预测设备可能出现的故障，并采取相应的维修措施，以避免设备停机和生产
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是当前深度学习领域中非常热门的两个模型。它们在图像处理和序列数据处理方面都取得了显著的成果。本文将介绍如何将CNN和GRU结合起来，实现对多维输入数据的单输出预测。在许多实际问题中，我们需要根据多维输入数据来进行预测。例如，根据一段时间内的气象
故障诊断一直是工业领域中一个重要的任务，它可以帮助企业及时发现和解决设备故障，提高生产效率和质量。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的故障诊断方法得到了广泛关注和应用。本文将介绍一种基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制的故障诊断算法流程，称为CNN-BIGRU-Attention。首先，我们需要明确故障诊断的目标和流程。故障诊断的目标是根据设备的传感器数据和其他相关信息，
文章目录前言一、导入库二、各框架实现1.RNN2.LSTM3.GRU4.注意力机制总结前言今天要实现的代码是RNN、LSTM、GRU和注意力机制的框架部分。一、导入库import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F二、各框架实现1.RNNrnn=nn.RNN(64,4,3) #input_size,hidden_siz
本文主要介绍了门控循环单元GRU网络的原理以及实现。
循环神经网络全景介绍，从RNN到LSTM再到GRU，全面介绍循环神经网络全貌。
截止到本期，一共发了9篇关于机器学习预测全家桶的文章。参考文章如下：1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之Xgboost，交通流量数据预测为例，MATLAB代码5.机器学习预测全家桶之
卷积神经网络 (CNN) 和门控循环单元 (GRU) 是两种常用的深度学习模型，它们在图像识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而，对于一些特定的预测问题，单独使用这两种模型可能无法达到理想的效果。因此，本文将介绍一种基于Adaboost回归的预测算法，将CNN和GRU进行有效地融合，以提高预测的准确性。首先，让我们简要回顾一下CNN和GRU的基本原理。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经
今天在机器学习预测全家桶中继续添加关于优化CNN-GRU-Attention模型预测的代码。本期代码主要功能为：采用冠豪猪算法优化CNN-GRU-Attention模型的四个参数，分别是学习率，卷积核个数，GRU的神经元个数，自注意力机制的键值数。并进行了优化前后的结果比较。冠豪猪算法是2023年12月份发表的一个智能优化算法，参考文献如下：Abdel-Basset M, Mohamed R, A
调包：RNN, GRU, LSTM
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，新增CEEMDAN结合代码，大大提升预测精度！3.机器学习预测全家桶-Python，新增VMD结合代码，大大提升预测精度！4.Python机器学习预测+回归全家桶，再添数十种回归模型！这
在工业物联网、金融市场分析、医疗健康监测等领域，时序数据蕴含着丰富的信息。如何从海量时序数据中提取有效特征，实现精准的时序聚类与状态识别，成为数据挖掘与机器学习领域的重要研究方向。传统方法在处理复杂时序数据时存在一定局限性，而 DTW（动态时间规整）、Kmeans、Transformer 和 GRU（门控循环单元）相结合的模型，为时序聚类与状态识别提供了全新的解决方案。一、核心模型原理1.1 DT
ai摘要本文介绍了使用循环神经网络(GRU)实现简单序列预测的过程。作者通过一个hello到olhol的转换案例，详细说明了数据预处理、网络架构设计和训练流程。关键步骤包括：1)将4个字母进行10维嵌入编码；2)构建包含嵌入层和GRU层的网络；3)采用交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。文章分享了从数据维度转换到网络参数设置的具体实现，并提供了完整的代码示例。该案例仅需约90个epoch即可准
可以看到，这里的遗忘 zt 和选择 1-zt 是联动的，也就是说，对于传递进来的维度信息，会进行选择性遗忘，则遗忘所占的权重 zt，就会使用包含当前输入的 ht 中所对应的权重进行弥补（1-zt），以维持一种恒定状态。进行中文新闻文本分类实验，用来说明注意力机制对文本分类结果的影响，然后在同样的数据集上使用传统的机器学习方法，包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB），并与前面的深度学习模型的分
本篇文章详细介绍了多智能体的训练范式，独立学习算法以及多智能体策略梯度算法
课件关注一个序列门候选隐状态隐状态总结教材1 门控隐状态1.1 重置门和更新门1.2 候选隐状态1.4 隐状态2 从零开始实现2.1 初始化模型参数2.2 定义模型2.3 训练与预测3 简洁实现4 小结参考文献
CNN-GRU-Attention预测模型通过引入CNN进行特征提取，GRU进行时序建模，并结合Attention机制实现了对超短期风功率的精确预测。这些创新点使得模型能够更好地从序列数据中提取特征、利用时间信息，并关注对预测结果有重要贡献的部分，提高了预测的准确性和可靠性，适用于风速预测，光伏功率预测，发电功率预测，海上风电预测，碳价预测等等
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本程序同时结合两篇国内顶级EI的方法：提出1D-2D-MTF-CNN-GRU-AT多通道图像时序融合的分类/故障识别程序！①中文EI期刊《电力自动化设备》12月29号网络首发文献：《基于格拉姆角场与并行CNN的并网逆变器开关管健康诊断》；②中文EI期刊《电网技术》网络首发文献：《基于马尔可夫转换场与多头注意力机制的电能质量扰动分类方法》
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，计算指标等包
GRU是一种改进版的循环神经网络（RNN）。它用来处理序列数据，比如时间序列、语音、文本等。在传统的RNN中，模型很容易遇到“遗忘”问题：它很难记住长期的上下文信息。而GRU通过引入一种“门机制”来更好地管理信息的保留和更新。GRU的特点是通过更新门和重置门动态控制信息流：最终隐藏状态是新旧信息的加权平均，使得GRU能高效地捕获序列数据中的短期和长期依赖关系。
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——gru
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