时间序列处理模块(GRU):处理序列特征,学习时间依赖。 全连接层:将提取的特征进行组合和映射,输出结果。 流程图 3. 优点与缺点 优点 特征提取能力强:CNN可以高效提取数据的空间特征,GRU捕捉时间特征,两者结合大幅提高模型表现。 计算效率高:GRU相较于LSTM,参数更少,计算速度更快,适合实时应用。 鲁棒性好:对处理缺失...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 应该是最流行的深度学习模型,在计算机视觉也是影响力最大的。下面介绍一下深度学习中最常用的CNN模型,以及相关的RNN模型,其中也涉及到著名的LSTM和GRU。 基本概念 计算神经生物学对构建人工神经元的计算模型进行了重要的研究。试图模仿人类大脑行为的人工神经元是构建人工...
在这项研究中,GRU 的引入可以有效地解决这个问题,并且我们可以捕获时间序列前后的依赖关系。另一方面, GRU 模块的目的是捕获长期依赖关系,它可以通过存储单元长时间学习历史数据中的有用信息,无用的信息将被遗忘门遗忘。另外,直接用原始特征进行处理,会极大的占用模型的算力,从而降低模型的预测精度,CNN-GRU模型结合了C...
由图9可知,与原始GRU相比,添加AE机制并与CNN结合后的GRU模型预测值更接近真实值,且几乎与真实值的曲线完全重合,证明CNN-GRU-AE模型在预测蓝莓货架期方面的优越性。 由表3可知,0 ℃组GRU、AE-GRU、CNN-GRU、CNN-GRU-AE神经网络模型...
卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习模型,它在图像处理领域取得了很大的成功。在故障诊断中,我们可以将故障数据看作是一种图像数据,通过卷积操作可以提取出图像的局部特征。然而,单纯的CNN模型可能无法捕捉到时间序列数据中的时序信息。因此,我们引入门控循环单元(GRU)来处理时序数据。
GRU 是 LSTM 变动较大的变体 LSTM 能够解决循环神经网络因长期依赖带来的梯度消失和梯度爆炸问题,但是 LSTM 有三个不同的门,参数较多,训练起来比较困难。GRU 只含有两个门控结构,且在超参数全部调优的情况下,二者性能相当,但是GRU 结构更为简单,训练样本较少,易实现。
从CNN到RNN到LSTM到GRU 引言 早期学者解决问题所运用的是数学概率统计的方法,这些方法在实现前都要经过词特征的构建、特征降维和特征表示;后期由于机器学习的兴起,一开始使用全连接网络模型,它是指在神经网络中每两层之间的所有结点都是相连接的,但在处理图像数据时,全连接网络所需要的参数个数太多,比如处理一张单...
CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics上的论文,提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN + BiGRU)注意力的心跳声分类,论文不仅显示了模型还构建了完整的系统。
2. TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention 模型 为了解决传统 CNN-GRU 模型在处理高维多模态数据时的特征提取能力不足问题,本文提出了一种基于凌日优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制(TSOA-CNN-GRU-Mutilhead-Attention)的数据多维输入分类模型。该模型主要包括以下几个部分: ...
基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的CNN-GRU(卷积神经网络-门控循环单元)时间序列回归预测模型,是融合了遗传算法的优化能力和深度学习模型的表达力的一种高级预测框架。该模型通过结合CNN在特征提取上的优势和GRU在处理序列数据中的高效记忆机制,实现了对时间序列数据的深入理解和未来值的精确预测。同时,利用遗传...