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w - GRU.ipynb
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标题中的".ipynb_checkpoints_.ipynb_checkpoints_RNN_"似乎是一个笔记本文件的备份，其中包含了关于循环神经网络（RNN）的探索或实验。`.ipynb_checkpoints`是Jupyter Notebook自动创建的文件，用于保存工作进度，...
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标题"Aoa-vmd-gru.zip"中的主要知识点集中在三个核心概念上：AOA（Angle of Attack，攻角），VMD（Variational Mode Decomposition，变分模态分解）和GRU（Gated Recurrent Unit，门控循环单元）。这些概念在信号...
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标题中的“cnn-gru-attention.zip”表明这是一个与深度学习相关的项目，特别是结合了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的注意力机制模型，用于负荷预测。这种技术常用于时间序列预测，如电力负荷、交通流量...
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- **循环神经网络 (RNN)**：支持长短时记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）等，适用于序列数据处理，如自然语言处理。 - **全连接层 (FC)**：加速前向传播和反向传播过程。 - **激活函数**：如ReLU、Sigmoid、Tanh等...
基于LSTM的股票预测.ipynb
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标题 "CNN-GRU-Attention.zip" 暗示了一个深度学习项目，它结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）。这个项目很可能是为了处理时间序列数据，比如文本或者序列数据，如在自然语言...
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2. RNN支持：CuDNN对循环神经网络有专门的优化，包括LSTM和GRU等模型，能有效处理序列数据。 3. 激活函数：CuDNN内置了ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid和Tanh等常见激活函数的高效实现，进一步加速模型计算。 4. 并行计算...
基于VMD-SSA-GRU、VMD-GRU、GRU的多变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）
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基于VMD-SSA-GRU、VMD-GRU、GRU的多变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 变分模态分解结合麻雀算法优化门控循环单元 1.先运行vmdtest，进行vmd分解； 2.再运行VMD-SSA-GRU，三个模型对比；
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标题中的“ny-stock-price-prediction-rnn-lstm-gru.rar”表明这是一个关于纽约股票价格预测的项目，其中使用了循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）这三种深度学习模型。在金融领域，...
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该部分详细讲解了RNN的工作原理、LSTM和GRU等变种，并提供了实现示例。 3. **深度学习计算基础** (chapter_deep-learning-computation) - 这一部分深入探讨了深度学习模型的计算基础，包括梯度下降法、反向传播...
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读者将学习到LSTM和GRU等变种，以及如何应用它们进行文本生成和机器翻译等任务。 5. **chapter_natural-language-processing**：NLP章节会深入讲解如何使用深度学习处理自然语言，包括词嵌入、卷积神经网络（CNN）...
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MATLAB实现CNN-GRU多输入时序预测（完整源码和数据）
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在本项目中，我们探讨了如何使用MATLAB来实现基于CNN-GRU（卷积神经网络与门控循环单元）的多输入时序预测模型。这个模型被设计用于处理多变量时间序列数据，并且提供了完整的源代码和所需的数据集，确保用户能够...
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例如，Cho等人在《On the Properties of Neural Machine Translation: Encoder-Decoder Approaches》中展示了GRU在神经机器翻译中的有效性，而Chung等人在《Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural ...
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