GRU是一种更简化的LSTM模型,它将输入门和遗忘门结合在一起,从而减少了参数数量。GRU的核心在于它的两个关键组件:更新门(update gate)和重置门(reset gate)。这两个门分别负责控制输入和重置隐藏状态。 3.2.1 更新门(update gate) 更新门用于决定将要保留的信息。它通过一个Sigmoid门和一个Tanh激活函数计算: $$...
基于PyTorch的完整代码示例,实现了KAN(Kernel Attention Network)与Transformer、LSTM、BiGRU、GRU和TCN结合的时间序列预测模型。代码中包含了数据读取、模型构建、训练、验证和评估等关键步骤,并且提供了多种评估指标和可视化结果。 1. 导入库 python深色版本 import pandas as pd import numpy as np import torch import...
在这个场景下,我们看到MATLAB正在执行某种时间序列预测任务,可能是使用了像KAN这样的方法结合Transformer或其他深度学习模型(如LSTM、GRU、TCN等)来进行预测。这种设置通常用于电力系统、交通流、化学工程等领域中的预测任务,如功率预测、负荷预测、流量预测、浓度预测等。 虽然您提到希望得到Python代码,尤其是使用PyTorch库...