GRU(Gate Recurrent Unit)是循环神经网络(RNN)的一种,可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题,与LSTM的作用类似,不过比LSTM简单,容易进行训练。 二、GRU详解 GRU模型中有两个门,重置门和更新门,具体作用后面展开说。 先来看一张GRU的图,看不懂没关系,后面慢慢展开说。 符号说明: :当前时刻输入
从TensorFlow 导入 Keras 模块后,下面的代码定义了一个基于 GRU(门控循环单元)架构的神经网络模型。 以上代码定义了一个包含一层 GRU 和一层 Dropout 的神经网络模型,其中 GRU 层用于处理序列数据,Dropout 层用于防止过拟合。Dropout 层的丢弃率设置为 0.9,意味着在训练过程中,每个神经元有 90% 的概率被丢弃。
在我搜索到的资料中,深度学习做句子相似度模型,就只有两种做法:一是输入一对句子,然后输出一个 0/1 标签代表相似程度,也就是视为一个二分类问题,比如Learning Text Similarity with Siamese Recurrent Networks[1] 中的模型是这样的: ▲ 将句子相似度视为二分类模型 包括今年拍拍贷的“魔镜杯”,也是这种格式。另...
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'Clearsky DHI',和 'Clearsky DNI', 'Clearsky GHI'分别为是三个光伏电站的表示。 特征列:Cloud Type Dew Point Temperature Pressure Relative Humidity Solar Zenith Angle Precipitable Water Wind Direction Wind Speed Fill Flag 中文:云类型 露点 温度 压力 相对湿度 太阳天顶角 可降水水分 风向 风速 标志 ...
编码器为 cuDNN GRU,cuDNN 要比 TensorFlow 的 RNNCells 快大约 5 到 10 倍,但代价就是使用起来不太方便,且文档也不够完善。 解码器为 TF GRUBlockCell,该API封装在 tf.while_loop() 中。循环体内的代码从上一步获得预测,并加入到当前时间步的输入特征中。处理长时间序列LSTM/GRU 对于相对较短的序列(100...
KAN+GRU,gru KAN+TCN,TCN 可以做验证模型和对比模型。 适合功率预测,负荷预测,流量预测,浓度预测,机械领域预测等等各种时间序列单步预测。 多变量输入,单变量输出 多时间窗口预测,单时间步预测 有R方,MAE(缺少的可自行添加),对比图,误差图等等,csv,xlsx数据读取 ...
【Transformer-GRU回归预测】Transformer-GRU多变量回归预测,基于Transformer-GRU多变量输入模型。matlab代码,2023b及其以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。参数可方便更改,程序和excel数据放在一个文件夹,注释明细。代
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