CNN-GRU-Att - 程序员宅基地

分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入分类预测

基于卷积门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)时间序列预测（Matlab完整源码和数据）

基于卷积门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)时间序列预测（Matlab完整源码和数据）基于卷积神经网路-门控循环单元结合SE注意力机制的时间序列预测单输出单输出，时间序列预测。运行环境Matlab2021及...

MATLAB实现CNN-GRU-Attention多特征分类预测（完整源码和数据）

标签： matlab cnn gru CNN-GRU

MATLAB实现CNN-GRU-Attention多特征分类预测（完整源码和数据） 1.data为数据集，格式为excel，输入多个特征，分四类； 2.多特征输入，二分类及多分类模型，程序可出分类效果图，混淆矩阵图； 3.可视化展示分类准确...

多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出...

标签： CNN-GRU-Att 卷积神经网络-门控循环单元 SE注意力机制

多输入多输出 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元结合SE注意力机制的多输入多输出预测

回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测

标签： CNN-GRU CNN-GRU-Att GRU-Attention

回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测

注意力机制 | Matlab基于CNN-GRU-Attention基于卷积神经网路-门控循环单元结合注意力机制多输入单输出回归...

标签： CNN-GRU CNN-GRU-Att GRU-Attention

注意力机制 | Matlab基于CNN-GRU-Attention基于卷积神经网路-门控循环单元结合注意力机制多输入单输出回归预测

基于GA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

标签： cnn gru 人工智能

近年来，深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的结合使用。4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用在时间序列数据中，CNN...

基于CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

标签： cnn gru 人工智能

CNN-GRU-Attention模型结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）来进行时间序列数据的回归预测。CNN用于提取时间序列的局部特征，GRU用于捕获时间序列的长期依赖关系，而注意力机制...

多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测

标签： CNN-GRU-Att CNN-GRU 多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测

[当人工智能遇上安全] 13.威胁情报实体识别 (3)利用keras构建CNN-BiLSTM-ATT-CRF实体识别模型

标签：人工智能 keras 实体识别

这篇文章将详细结合如何利用keras和tensorflow构建基于注意力机制的CNN-BiLSTM-ATT-CRF模型，并实现中文实体识别研究，同时对注意力机制构建常见错误进行探讨。基础性文章，希望对您有帮助，如果存在错误或不足之处...

[Python人工智能] 四十五...命名实体识别 (6)利用keras构建CNN-BiLSTM-ATT-CRF实体识别模型（注意力问题探讨）

标签： python 人工智能 keras

这篇文章将详细结合如何利用keras和tensorflow构建基于注意力机制的CNN-BiLSTM-ATT-CRF模型，并实现中文实体识别研究，同时对注意力机制构建常见错误进行探讨。基础性文章，希望对您有帮助，如果存在错误或不足之处...

分别使用keras-gpu和pytorch搭建cnn-GRU-attention预测负荷

def cnn_gru_att(): input_layer = Input(shape=(X.shape[1],)) # embedding层 emb = Embedding(input_dim=VOCAB_SIZE, output_dim=EMB_SIZE)(input_layer) # CNN层 conv1 = Conv1D(filters=64, kernel_size=...

回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）

标签： SSA-CNN-GRU Attention CNN-GRU-Att

回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）

标签： WOA-CNN-GRU-Att CNN-GRU-Att WOA-CNN-GRU

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention时间序列预测（SE注意力机制）

时间序列 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention时间序列预测

标签： CNN-GRU CNN-GRU-Att Attention

时间序列 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention时间序列预测

注意力机制 | Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention基于卷积-双向长短期记忆网络结合注意力机制多输入单输出回归...

标签： CNN-BiLSTM BiLSTM-Att 注意力机制

注意力机制 | Matlab基于CNN-BiLSTM-Attention基于卷积-双向长短期记忆网络结合注意力机制多输入单输出回归预测

SSA-CNN-BIGRU基于麻雀算法优化卷积神经网络-双向门控循环单元SSA-CNN-BIGRU分类预测...

标签：算法 cnn gru

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。...智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器 ...

分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention数据分类预测

标签： WOA-CNN-GRU CNN-GRU Attention

分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention数据分类预测

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测

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多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测

基于LSTM-CNN-CBAM模型的股票预测研究

标签： LSTM-CNN-CBAM模型股票预测注意力机制

为了更好地对股票价格进行预测，进而为股民提供合理化的建议，提出了一种在结合长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的基础上引入注意力机制的股票预测混合模型（LSTM-CNN-CBAM），该模型采用的是端到端的...

多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

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多维时序 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

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多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测（SE注意力机制）

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention数据分类预测（SE注意力机制）

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多输入多输出 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出...

标签： CNN-LSTM-Att Attention 多输入多输出预测

多输入多输出 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测

CNN-BIGRU分类预测，基于卷积神经网络-双向门控循环单元CNN-BIGRU分类预测

标签： cnn 分类 gru

本文将介绍一种基于卷积神经网络-双向门控循环单元（CNN-BIGRU）的故障预测算法流程。故障预测算法的目标是通过分析设备的运行数据，提前预测设备可能出现的故障，并采取相应的维修措施，以避免设备停机和生产中断。

多元分类预测 | Matlab基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)分类预测，matlab...

标签：卷积门控循环单元注意力机制 CNN-GRU

多元分类预测 | Matlab基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)分类预测，matlab代码

多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型

标签： cnn lstm 人工智能

本文基于前期介绍的风速数据（文末附数据集），介绍一种多特征变量序列预测模型CNN-LSTM-Attention，以提高时间序列数据的预测性能。该数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量，通过滑动窗口制作数据集...

【转】用Bi-GRU和字向量做端到端的中文关系抽取

本文转载自：用Bi-GRU和字向量做端到端的中文关系抽取代码在： Information-Extraction-Chinese 实体识别和关系抽取是例如构建知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。关系抽取可以简单理解为一个分类问题：给定...

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测

标签：机器学习人工智能

随着卷积神经网络和长短期记忆网络的发展，结合注意力机制的CNN-LSTM-Attention模型成为了一种有效的方法。本文将重点介绍基于该模型的数据分类预测方法，并提供相应的实现代码。它通过遗忘门、输入门和输出门的控制...

回归预测 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测

标签： CNN-BiGRU CNN-BiGRU-Att Attention

回归预测 | MATLAB实现CNN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测

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基于GA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

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多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型

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