ConvGRU(卷积门控循环单元)是一种结合了卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的深度学习模型。与ConvLSTM类似,ConvGRU也主要用于处理时空数据,特别适用于需要考虑空间特征和时间依赖关系的任务,如视频分析、气象预测和交通流量预测等。 在视频分析中,ConvGRU可以帮助识别和预测视频中的动态行为,利用时间序列的连续性和...
ConvGRU是根据施博士的ConvLSTM进行了修改,将LSTM转化为了GRU进行计算。ConvLSTM是使用卷积核代替LSTM中的全连接层,即将全连接变为局部连接,使用GRU进行对比,基于torch进行计算,传统的GRU用torch表示前向传播过程为: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F def GRU_forward(x, h_t_...
ConvGRU是LSTM在卷积层上的扩展，它将传统的线性层替换为卷积层，使得模型能够捕捉到输入数据的空间和时间特征。在ConvGRU中，输入不再是二维的，而是三维，这允许网络在空间和时间维度上同时进行卷积操作。其前向传播过程的独特之处在于它能够有效地融合空间和时间信息，使其在处理图像序列和视频等复杂数据...
平时很少写总结性的文章,感觉还是需要阶段性总结一些可以串在一起的知识点,所以这次写了下。因为我写的内容主要在时序、时空预测这个方向,所以主要还是把rnn,lstm,gru,convlstm,convgru以及ST-LSTM
基于ConvGRU深度学习网络模型的 PM2.5 浓度预测 摘要:针对于大气污染输送对PM 2.5 浓度预测影响的问题,本文以珠江三角洲 作为研究区域,采用珠江三角洲PM 2.5 小时浓度数据作为研究数据,基于卷积操作 和GRU 模型构建了一种能够同时考虑时间依赖特征和空间特征的 ConvGRU 模型。 并使用ConvGRU模型预测了珠海市PM 2.5 ...
通过设置大的偏置项,使得大多数遗忘门的值趋于1。也就缓解了由于小数连乘导致的梯度消失问题。 2.2 相较于LSTM,GRU的优势 GRU的参数量少,减少过拟合的风险 LSTM的参数量是Navie RNN的4倍(看公式),参数量过多就会存在过拟合的风险,GRU只使用两个门控开关,达到了和LSTM接近的结果。其参数量是Navie RNN的三倍...
ConvLSTM/ConvGRU (Encoder-Decoder) with PyTorch on Moving-MNIST time-serieslstmgrurnnspatio-temporalencoder-decoderconvlstmconvgrupytorch-implementation UpdatedOct 13, 2022 Python happyjin/ConvGRU-pytorch Star158 Convolutional GRU gruconvgruconvolutional-gru ...
ConvGRU温度预测模型Argo(Array for Real-time Geostrophic Oceanography)是海洋环境信息的重要来源之一,可通过自动剖面浮标,卫星定位和数据同化等技术获取大范围全球海洋上层之间的海温剖面资料.本文利用ConvGRU(Convolutional Gate Recurrent Unit)作为Argo温度的预测模型,以西北太平洋部分海域为研究区域,选取2004-2018年Argo...
首先，RNN作为基础模型，通过考虑过去信息，优点在于处理序列数据，但易受梯度消失和爆炸问题困扰，且占用较多显存。LSTM为解决这些问题而生，通过门控机制改进，可构建多层双向网络，提高预测性能。GRU则在LSTM基础上简化，速度更快，精度保持，常用于高效训练。为了捕捉时空信息，ConvLSTM和ConvGRU将LSTM的全...
哲达科技申请ConvGRU-AE专利，实现空压机系统故障诊断 金融界2024年2月9日消息，据国家知识产权局公告，杭州哲达科技股份有限公司申请一项名为“一种基于ConvGRU-AE的空压机系统故障诊断方法“，公开号CN117540213A，申请日期为2023年11月。专利摘要显示，本申请公开了一种基于ConvGRU‑AE的空压机系统故障诊断方法，...