x,_ = self.gru2(x) x = self.gelu(x) x,_ = self.gru3(x) GRU_out = self.gelu(x) x = torch.cat([conv_out,GRU_out],dim=1) x = x.flatten(1) x = self.dropout(self.swish(self.fc1(x))) x = self.dropout(self.swish(self.fc2(x))) x = self.dropout(self.swish(self....
你可以像操作 Python 字典一样索引和迭代 nn.ModuleDict。 例如,可以通过键访问单个子模块,或者使用 for 循环遍历所有子模块。 ParameterList & ParameterDict nn.ParameterList 和 nn.ParameterDict 是 PyTorch 中用于管理一组参数的容器类。它们类似于 nn.ModuleList 和 nn.ModuleDict,但是专门用于存储和管理 nn.Para...
(二)门控循环单元(GRU)网络模型门控循环单元(GRU)网络也是一种常用于处理时间序列数据的深度学习模型,相较于 LSTM 结构相对简单但同样能有效捕捉序列信息。其模型构建与训练过程如下: from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score regressorGRU = Sequential() # 第一层 GRU ...
# 第二层 GRU 层 regressorGRU.add(GRU(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_split_train.shape[1],1), activation='tanh')) ... 这段代码构建了一个多层的 GRU 网络模型,每一层都设置了相应的参数和激活函数,并添加了Dropout层来防止过拟合,最后进行编译,同样通过summary查看模型结构和参数...
Python中的CNN-GRU注意力模型 在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)是两种十分流行的模型,它们分别用于处理视觉和序列数据。而通过引入注意力机制,我们可以进一步提升模型的性能。在本文中,我们将介绍如何结合CNN、GRU和注意力机制来构建一个强大的模型。
Python 中深度学习模型(BiLSTM、GRU、LSTM 及 BiLSTM-CNN)的空气质量指数时间序列数据融合预测分析|附数据代码 接下来将探讨多种深度学习模型在空气质量指数时间序列预测与分析中的应用,通过对比不同模型的性能,以期找到更优的预测方法。 数据介绍 首先,我们获取了包含空气质量相关指标的数据集,其以表格形式呈现,包含...
小论文|创新|精度极高|基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现), 视频播放量 60、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流,相
Python 中深度学习模型(BiLSTM、GRU、LSTM 及 BiLSTM-CNN)的空气质量指数时间序列数据融合预测分析|附数据代码 接下来将探讨多种深度学习模型在空气质量指数时间序列预测与分析中的应用,通过对比不同模型的性能,以期找到更优的预测方法。 数据介绍 首先,我们获取了包含空气质量相关指标的数据集,其以表格形式呈现,包含...
基于CNN-GRU和CA-VGG特征融合的调制识别模型 李濛,吴呈瑜,占敖 (浙江理工大学信息科学与工程学院,浙江 杭州 310018) 【摘 要】针对深度学习的调制识别模型在信噪比较低的情况下存在识别率低以及部分相似信号难以识别的问题,提出了一种自动调制...
在风电健康诊断模块,我们整合 CNN-LSTM、GRU、XGBoost 与 LightGBM 等算法,从数据预处理、特征工程入手,构建了基于时间滑动窗口的故障预测系统,有效降低预警误报率,保障风电机组稳定运行。而在股票价格预测领域,针对传统 ARIMA 模型的局限性,创造性提出结合注意力机制的 CNN-LSTM-ARIMA-XGBoost 混合模型,通过预训练 -...