2.2 运行结果 3 高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测(Python代码+数据) 链接:https://pan.baidu.com/s/1rE5xcvUBOtVDNFrNcJcXqg 提取码:jntx --来自百度网盘超级会员V3的分享
在Keras中将2D CNN与GRU相结合 是一种常用的深度学习模型结构,用于处理具有时序性的二维数据。2D CNN(二维卷积神经网络)主要用于提取图像或视频数据中的空间特征,而GRU(门控循环单元)则用于处理时序数据中的时间依赖关系。 将2D CNN与GRU相结合的模型可以有效地捕捉到数据中的空间和时间特征,适用于许多领域,如视频...
在本节，我们将介绍使用卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）进行负荷预测的方法。负荷预测在电力系统管理中至关重要，能够帮助优化资源配置和提高效率。下面展示了使用Keras实现的Python代码。Python代码实现 首先，将数据集切分为输入和输出：前一个采样点的天气因素和电力负荷...
image_ocr代码:DL之CNN:利用CNN(keras, CTC loss, {image_ocr})算法实现OCR光学字符识别 #DL之CNN:基于CNN-RNN(GRU,2)算法(keras+tensorflow)实现不定长文本识别 #Keras 的 CTC loss函数:位于 https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/backend/tensorflow_backend.py文件中,内容如下: import tens...
实验使用了Python3.7作为编程语言,以及Tensorflow2.2的Keras库来搭建神经网络训练,使用NVIDIA GeForce GTX 3060设备进行训练和测试。本文具体的软件及参数设置如表1所示: 3.2 消融实验 为验证MFF网络中各模块对网络模型的影响,本节在RadioML2016.10a...
keras实现CNN\LSTM\双向LSTM\GRU模型,github源码在这里:https://github.com/yingdajun/keras-Comman-DL-Model
简介:CNN+GRU的网络攻击检测识别详细教学 视频讲解: CNN+GRU的网络攻击检测识别完整代码数据_哔哩哔哩_bilibili 效果: 代码: import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization, LSTM, Dropout, Flatten, Dense, Addfrom tensorflow.keras.models import Mode...
那么在 Keras 里面,CTC Loss 已经内置了,我们直接定义这样一个函数,即可实现 CTC Loss,由于我们使用的是循环神经网络,所以默认丢掉前面两个输出,因为它们通常无意义,且会影响模型的输出。 y_pred 是模型的输出,是按顺序输出的37个字符的概率,因为我们这里用到了循环神经网络,所以需要一个空白字符的概念; labels 是...
我们运行的环境是下载anaconda,然后在里面安装keras,打开spyder运行程序即可。其中下载anaconda和安装keras的教程在我们另一个博客“用CNN做电能质量扰动分类(2019-03-28)”中写过了,这里就不赘述了。 2.数据集下载 下载时间序列数据集和程序。其中,网盘连接是: ...
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