2.1 GRU的输入输出结构 GRU的输入输出结构与普通的RNN是一样的。有一个当前的输入xt，和上一个节点...
重置门r(t)的运作:GRU综合过去的"认识"h(t-1)和来自上一层神经元的输入$x(t)$得到了现在的新“认识”\tilde h(t) 更新门z(t)的运作:GRU对过去的"认识"h(t-1)和现在的新“认识”\tilde h(t)进行加权,作为输出 一个GRU单元的运作可以写成如下动力学方程 相应的运作过程如下 2.3 GRU vs LSTM 方程...
因为Boosting框架各模型间是有依赖关系存在的,所以它是一种串行的融合方法。 如上图所示,使用Boosting融合方法迭代了3轮得到3个弱分类器,每一轮的训练样本权重是不一样的,它会根据上一轮的预测结果对错判的样本进行加权,目的是为了在下一轮的训练学习中更加关注这些错判的样本,最后把每一轮训练得到的模型加权融合起...
本文的主要贡献如下:(1)基于 CNN 可权重共享和可快速进行数据处理的特点,进行网络数据流量中的特征提取;(2)使用 GRU 神经网络来保留提取特征之间的长期依赖关系,避免了梯度消失问题;(3)基于 WDLSTM 模型,在 GRU 中的隐含层单元权重权值矩阵上使用 DropConnect 技术,避免过拟合问题。 在实验中,本文使用公共的 UNSW...
首先我们从一个稍微早一些的卷积网络结构LeNet-5(这里稍微改了下名字),开始的目的是用来识别数字的。从前往后介绍完整的结构组成,并计算相关输入和输出。 3.3.1.1 网络结构 激活层默认不画网络图当中,这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数,还没有出现Relu函数 ...
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...
然后,将提取结果输入GRU模块,由于经过CNN模块处理后的飞机航迹数据依然保有时序特性,GRU模块会进一步提取飞机航迹数据的时序特征。最后,注意力模块将进行权重的自动化分配,以提升重要特征在最终特征表达中的影响力。模型整体结构如图2所示。 图2 模型架构图 2.1 CNN模块...
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...
2.1.3 CNN-GRU 网络混合模型 为了耦合这些影响温室出菇房内温湿度的特征信息,充分挖掘这些特征的内部潜在联系及空间规律,对温室出菇房的温湿度空间分布情况进行精准预测,将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元神经网络(GRU)相结合,构建了基于CNN-GRU 的菇房多点温湿度预测模型,网络结构如图3 所示。