RNN、LSTM、GRU神经网络构建人名分类器（二）
RNN、LSTM、GRU神经网络构建人名分类器（一）+https://developer.aliyun.com/article/1544720?spm=a2c6h.13148508.setting.18.2a1e4f0eMtMqGK 构建RNN模型 1构建RNN模型 ...
RNN、LSTM、GRU神经网络构建人名分类器（一）
RNN、LSTM、GRU神经网络构建人名分类器 案例介绍 关于人名分类问题: 以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号码位数等等。 数据...
RNN、LSTM、GRU神经网络构建人名分类器（三）
RNN、LSTM、GRU神经网络构建人名分类器（二）+https://developer.aliyun.com/article/1544721?spm=a2c6h.13148508.setting.17.2a1e4f0eMtMqGK 7 构建时间计算函数 d...
基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真,并对比CNN+GRU网络
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 时间序列预测是数据分析中的一个重要分支，它涉及到对未来事件的预测，基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合，特别是结合长短时记忆单元（LSTM）或门控循环单元（GRU），已成为处理时间序列数据的强大工具。 3.1 CNN基础 卷积神经网络（CNN...
Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27042 该数据根据世界各国提供的新病例数据（查看文末了解数据获取方式）提供。 获取时间序列数据 df=pd....
PyTorch搭建RNN联合嵌入模型（LSTM GRU）实现视觉问答（VQA）实战（超详细 附数据集和源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、视觉问题简介视觉问答（VQA）是一种同时设计计算机视觉和自然语言处理的学习任务。简单来说，VQA就是对给定的图片进行问答，一个VQA系统以一张图片和一个关于这张图片形式自由，开放式的自然语言问题作为输入，生成一条自然语言答案作为输出，视觉问题系统综合运用到了目前的计算机视觉和自然语言处理的技术，并设计模型设计，实验，以及可视化。VQA问题的....
tensorflow keras 双向lstm gru的水库水位预测 完整代码+数据 毕业设计
项目演示：https://www.bilibili.com/video/BV1RP411f7tn/?spm_id_from=333.999.0.0附完整代码结果演示：
基于GRU门控循环网络的时间序列预测matlab仿真,对比LSTM网络
1.算法运行效果图预览 LSTM: GRU 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种用于序列建模和预测的递归神经网络（RNN）变体。GRU通过引入门控机制，克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并在许多任务中取得了优异的性能。下面将详细介绍GRU的原理、数学公式以及其在时间...
【MATLAB第1期】LSTM/GRU网络回归/分类预测改进与优化合集(含录屏操作，持续更新)
【MATLAB第1期】LSTM/GRU网络回归/分类预测改进与优化合集(含录屏操作，持续更新)概述：1.原理：通过进化算法寻找LSTM网络最优超参数，智能进化算法原理省略不讲。2.本文测试数据为12输入单输出，解决回归问题。3.评价指标：测试集实际值与预测值对比，目标函数为rmse，另外附MAE、MAPE、R2计算值。4.常见优化LSTM三个参数，即隐含层神经元数，学习率，训练次数；5.本代码进....
【matlab】LSTM/GRU网络回归/分类预测改进与优化合集(持续更新)
【MATLAB】LSTM/GRU网络回归/分类预测问题改进与优化合集(结合2021年新进化算法）#持续更新目录一、进化算法-LSTM概述：1.原理：通过进化算法寻找LSTM网络最优超参数。2.本文测试数据为12输入单输出，解决回归问题。3.评价指标：测试集实际值与预测值对比，目标函数为rmse，另外附MAE、MAPE、R2计算值4.优化LSTM三个参数，即隐含层神经元数，学习率，训练次数5.本代....
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