CNN + BiGRU模型 由CNN + BiGRU组成的深度学习模型,并使用注意力模型对音频样本进行推理。 在通过GRU单元对时间序列数据进行处理之前,对二维卷积层进行批处理归一化和概率为0.3的Dropout,防止过拟合和泄漏 CNN层期望提取关键的MFCC系数,并以时间序列数据的形式提供给BiGRU层。 BiGRU学习重要的特征,并通过Dropout(防止过...
本研究旨在结合CNN和GRU网络,并引入注意力机制,对多变量时间序列数据进行回归预测。 首先,我们使用CNN网络对时间序列数据进行特征提取,利用卷积操作捕捉数据中的局部特征。然后,将提取的特征序列输入到GRU网络中,利用GRU网络对序列数据进行建模,捕捉数据中的长期依赖关系。最后,引入注意力机制,对CNN和GRU网络提取的特征进...
这个CNN架构由三种类型层组合而成:卷积(convolution),最大池化(max-pooling)和分类(classification)。在网络的低层和中层有两种类型的层:卷积层和最大池化层。偶数层用于卷积,奇数层用于最大池化操作。卷积和最大池化层的输出节点组合成为一个2D平面,叫特征图(feature map)。一个层的每个平面通常由前层一个或多个...
CNNRNNLSTM和GRU简介如下：CNN： 主要应用：在计算机视觉领域具有重大影响。 架构组成：包括特征提取和分类器，具体由卷积层、最大池化层和分类层组成。特征提取层接收前一层的输出，生成特征图；分类层则使用全连接网络计算类别得分。 工作原理：通过卷积层提取输入数据的局部特征，然后通过池化层降低数据的...
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知乎CNN和GRU 的比较 前言 GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的,。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性,在节点分类任务(引文网络)中,只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。但是对于一些其他的的任务,可能浅层的网络模型没有办法很好的处理数据。但是当把GCN的层数增多之后,会...
深度学习模型架构分为三种：卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆(LSTM)和门控递归单元(GRU)。其中，CNN在计算机视觉领域影响最大，RNN允许随时间在一系列向量上操作，LSTM和GRU则提供了解决长序列问题的机制。在深度学习中，人工神经网络或一般神经网络由多层感知器组成，每层包含多个隐藏...
基于CNN 和GRU 的混合股指预测模型研究 党建武，从筱卿 江西财经大学软件与物联网工程学院，南昌330013 摘要：针对股票数据共线性和非线性的特点，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network ，CNN ）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit ，GRU ）神经网络的混合预测模型，并对沪深300指数、上证综指...
CNN能够有效地提取时间序列数据的局部特征,而GRU则能够捕捉时间序列数据的长期依赖性。此外,注意力机制能够使模型关注到更重要的信息,从而提高预测精度。 三、方法 本文提出的模型基于注意力机制、CNN和GRU的混合结构。首先,通过CNN提取时间序列数据的局部特征;然后,将提取的特征输入到GRU中,捕捉时间序列数据的长期依赖...
本发明公开了一种基于GRU和3DCNN的多视图三维重建方法及系统,方法包括:对目标对象在不同视角下的图像进行特征提取得到特征图;将各个特征图在不同的深度假设进行可微单应变换;将源特征体与参考特征体按通道划分成多个组,分组计算组相似度并聚合匹配代价体;进行代价体正则化操作并计算深度期望值;将低分辨率的深度图上...