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
# 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。
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
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
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
89阅读
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~✨完整代码在我的github上，有需要的朋友可以康康✨https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git目录一、背景二、原理1、前向传播（1）重置门和更新门（2）候选隐藏状态（3）隐藏状态（4）输出2、反向传播三、GRU的优缺点1、优点2、缺点四、代码实现GRU1、nu
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
文章目录6.GCN的性质6.1 GCN和CNN的联系1.图像是一种特殊的图数据2.从网络连接方式来看，二者均是局部连接3.二者卷积核的权重处处共享4.从模型的层面来看，感受域随着卷积层的增加而变大**GCN的任务**6.2 GCN能够对图数据进行端对端学习GCN如何适配图数据内在规律？基于手工特征的方法基于随机游走的方法一个经典问题——图的同构问题GCN比起前两种方法的优势6.3 GCN是一个低
前言GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。但是对于一些其他的的任务，可能浅层的网络模型没有办法很好的处理数据。但是当把GCN的层数增多之后，会出现梯度消失和over-smoothing的问题，与当时CNN的层数加深出现的问题相似，因此自然想到了
github源码在这里：https://github.com/yingdajun/keras-Comman-DL-Model
原创
2021-09-08 10:04:56
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WWDC 15 提出的 ATS (App Transport Security) 是 Apple 在推进网络通讯安全的一个重要方式。在 iOS 9 和 OS X 10.11 中，默认情况下非 HTTPS 的网络访问是被禁止的。当然，因为这样的推进影响面非常广，作为缓冲，我们可以在 Info.plist 中添加 NSAppTransportSecurity 字典并且将
CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathe
时间序列 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention时间序列预测
2014年提出的 GRU，Gate Recurrent Unit，门控循环单元，是循环神经网络RNN的一种。GRU也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题。我们知道Vanilla RNN 当时间步数较⼤或者时间步较小时，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖
回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测 目录回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测，CNN-GRU结合注意力机制多输入单输出回归预测。模型描述Matlab实现CNN-GRU-Att
ATT =attenuation.衰减。调整入户信号的电平增益。由于放大器的放大模块，其增益是固定的，所以一般为降低入户电平使用。EQ=equilibrium。均衡。调整入户信号高低频段信号电平，使高低频段的电平趋于平衡。由于
原创
2022-01-04 15:43:23
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grpc（java实现）可以看看中文官方文档或者官方文档grpc是什么，官方文档告诉你，我来告诉你怎么使用Java实现！maven依赖<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.
分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-GRU-Attention数据分类预测
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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分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入分类预测
