代码编织梦想

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1、下载gpu_burn,工具   git clone https://github.com/wilicc/gpu-burn   2、查看GPU的compute capability   方法1:进入官网查看:   CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developer   方法2:   使用nbod

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RNN模型、LSTM模型和GRU模型 1、什么是RNN模型 RNN(Recurrent Neural Network)中文称为循环神经网络,它一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也

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目录 一、程序及算法内容介绍: 基本内容: 亮点与优势:  二、实际运行效果:  三、部分程序:  四、完整程序下载: 一、程序及算法内容介绍: 基本内容: 本代码基于Matlab平台编译,将WOA(鲸鱼群算法)与GRU(门控循环单元神经网络)结合,进行多输入数据时序预测 输入训练的数据包含8个特征,1个响应值,即通过8个输入

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%%  清空环境变量 warning off             % 关闭报警信息 close all               % 关闭开启的图窗 clear                   % 清空变量 clc                     % 清空命令行 %%  导入数据 res = xlsread('数据.xlsx');

半天学会深度学习故障识别!从入门到发文!cnn,bilstm,gru,lstm,tcn和cnn-爱代码爱编程

适用平台:Matlab2023版及以上 方法:你肯定见过这样的文献:什么CNN、LSTM、GRU、BiLSTM、GRU、Attention以及它们的复合模型CNN-LSTM、CNN-GRU模型等经久不衰。 功能:分类预测用于将输入数据分为不同的类别或标签。输出是离散的,通常表示一个类别或标签。如:滚动轴承故障、变压器油气故障、电力系统输电线路故障区域、

基于注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元attention-爱代码爱编程

 ✅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。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统 信号处

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python机器学习预测+回归全家桶,新增tcn,bitcn,tcn-爱代码爱编程

截止到本期,一共发了4篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下: 1.机器学习预测全家桶-Python,一次性搞定多/单特征输入,多/单步预测!最强模板! 2.机器学习预测全家桶-Python,新增CEEMDAN结合代码,大大提升预测精度! 3.机器学习预测全家桶-Python,新增VMD结合代码,大大提升预测精度

【gru回归预测】基于粒子群优化门控循环单元pso-爱代码爱编程

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统 信号处理    

基于cnn-爱代码爱编程

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 CNN(卷积神经网络)部分 4.2 GRU(门控循环单元)部分 4.3 Attention机制部分 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 .

基于ga优化的cnn-爱代码爱编程

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1卷积神经网络(CNN)在时间序列中的应用 4.2 长短时记忆网络(LSTM)处理序列依赖关系 4.3 注意力机制(Attention) 4.4GA优化 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 优化前: 优化后:

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摘要: 本文详细介绍了基于GRU的深度学习循环神经网络在情感分类任务中的应用,涵盖基础知识回顾、功能实现、技巧与实践、性能优化与测试,以及常见问题解答等环节。 阅读时长:约30分钟 关键词:GRU, 深度学习, 循环神经

贝叶斯优化的门控循环神经网络bo-爱代码爱编程

贝叶斯优化的门控循环神经网络(BO-GRU)是一种结合了贝叶斯优化(Bayesian Optimization, BO)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的模型,旨在进行时序预测。这种模型特

贝叶斯优化cnn-爱代码爱编程

贝叶斯优化CNN-GRU回归预测matlab代码 贝叶斯优化方法则采用贝叶斯思想,通过不断探索各种参数组合的结果,根据已有信息计算期望值,并选择期望值最大的组合作为最佳策略,从而在尽可能少的实验次数下达到最优解。 数据为Excel股票预测数据。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1 模块化结构: 代码将整个流程模块化,使得代码更易于

【深度学习笔记】6_7 门控循环单元(gru)-爱代码爱编程

注:本文为《动手学深度学习》开源内容,部分标注了个人理解,仅为个人学习记录,无抄袭搬运意图 6.7 门控循环单元(GRU) 上一节介绍了循环神经网络中的梯度计算方法。我们发现,当时间步数较大或者时间步较小时,循

七、门控循环单元语言模型(gru)-爱代码爱编程

门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)是 LSTM 的一个稍微简化的变体,通常能够提供同等的效果,并且计算训练的速度更快。 门控循环单元原理图:参考门控循环单元 原理图中各个图形含义: X(t):表示当前时刻输入的信息(假设输入的样本个数为 n,输入个数为 d)H(t-1):表示上一时刻的隐藏状态。隐藏状

动手学深度学习-爱代码爱编程

现代循环神经网络 上一章节(循环神经网络)介绍了循环神经网络的基础知识,这种网络可以更好的处理序列数据。我们在文本数据上实现了基于循环神经网络的语言模型,但是对于当今各种各样的序列学习问题,这些技术可能不够用。 例如,循

区间预测 | gru-爱代码爱编程

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最新!2024顶级sci优化!ttao-爱代码爱编程

适用平台:Matlab 2023版及以上 TTOA三角聚合优化算法,将在2024年3月正式发表在中科院1区顶级SCI期刊《Expert Systems with Applications》上。 该算法提出时间极短,目前以及近期内不会有套用这个算法的文献。新年伊始,尽快拿下! 我们利用该创新性极高的优化算法对我们的CNN-BiGRU-Atten

【gru回归预测】基于混沌博弈算法优化多头注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元cgo-爱代码爱编程

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