Transformer-GRU、Transformer、CNN-GRU、GRU、CNN五模型多变量回归预测
多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU多变量时间序列预测
原创
2022-12-15 15:13:08
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[学习笔记(1)]深入浅出了解GCN原理(公式+代码)[学习笔记(2)]深入浅出了解GNN的几种变体[学习笔记(3)]几种GNN模型的应用与改进 目录前言关系图R-GCN（Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks Michael）：思考VGAE（Variational graph auto-encoders）思考异构图Va
时序预测 | MATLAB实CNN-GRU(卷积门控循环单元)时间序列预测目录时
原创
2022-12-15 15:14:55
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回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多输入单输出目录回归预测 |
原创
2022-12-15 15:14:46
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分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)多特征分类预测
原创
2022-12-15 15:15:06
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之前学习了卷积神经网络（CNN），在这里再简单介绍一下卷积神经网络的原理。一个典型的卷积神经网络为：输入 -> 卷积 -> RelU -> 池化 -> RelU -> 卷积 -> ... -> 池化 -> 全连接层 -> 输出对于CNN来说，并不是所有上下层神经元都能直接相连，而是通过“卷积核”作为中介。而通过max pooling等操作可以进
多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入多输出
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积？卷积的定义从数学上讲，卷积就是一种运算，是我们学习高等数学之后，新接触的一种运算，因为涉及到积分、级数，所以看起来觉得很复杂。我们称其连续的定义为：其离散的定义为：这两个式子有一个共同的特征：这个特征有什么意义呢？我们令，当n变化时，只需要平移这条直线在上面的公式中，是一个函数，也是一个函数，例如下图所示即下图即根据
# Python中的CNN-GRU注意力模型
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种十分流行的模型，它们分别用于处理视觉和序列数据。而通过引入注意力机制，我们可以进一步提升模型的性能。在本文中，我们将介绍如何结合CNN、GRU和注意力机制来构建一个强大的模型。
## CNN-GRU注意力模型
CNN主要用于提取图像或文本数据中的特征，而GRU则用于处理序列数据。
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-12-13 17:42:06
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目录入门必看提出思想及发展提出解决方案谱域图卷积空域图卷积发展重要的结论从ChebNet 到GCN应用缺点TODO LIST 入门必看推荐顺序由简到难：何时能懂你的心——图卷积神经网络（GCN）知乎Johnny Richards和superbrother的回答CSDN文章清华大学综述文章：Graph Neural Networks：A Review of Methods and Applicat
一、RNN 的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上，例如使用过去的视频段来推测对当前段的理解。如果 RNN 可以做到这个，他们就变得非常有用。但是真的可以么？答案是，还有很多依赖因素。 有时候，我们仅仅需要知道先前的信息来执行当前的任务。例如，我们有一个语言模型用来基于先前的词来预测下一个词。如果我们试着预测 “the clouds are in the sky” 最后的词，我们
时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测（风电功率预测）
测试环境：linux，8cpu核，8G内存优化后的模型比较模型 速度/eps 准确率 NN
原创
2023-05-31 10:38:45
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1.GCN的概念 传统CNN卷积可以处理图片等欧式结构的数据，却很难处理社交网络、信息网络等非欧式结构的数据。一般图片是由c个通道h行w列的矩阵组成的，结构非常规整。而社交网络、信息网络等是图论中的图(定点和边建立起的拓扑图)。 传统C
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原创
2022-12-10 09:13:02
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时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
原创
2022-12-15 15:14:02
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3.4 CNN架构学习目标目标知道LeNet-5网络结构了解经典的分类网络结构说明一些常见的卷机网络结构的优化知道NIN中1x1卷积原理以及作用知道Inception的作用说明ResNet的结构特点了解卷积神经网络学习过程内容应用无下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。这里看一下卷积的发展历史图。3.4.1 LeNet-5解析首先我们从一个稍微早一些的卷积网络结构LeN
