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我写了一个GRU的时序模型预测的代码，当我通过30天的7个特征数据，预测第31天的7个维度数据。模型训练和预测的效果还可以。 但是当我开始利用滚动预测，也就是通过预测出来的31天的数据，填充进去再把
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写了一个GRU代码，用来估计上证指数的收盘价，模型训练都没有什么问题，一旦变为model.eval()，所有的输出值都变成一样的了，请大家帮忙看一看究竟是怎么一回事 import pandas as
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有关用gru神经网络实现回归预测，在训练期间显示的损失函数很小，要小于测试集的，但是将训练集的数据放入模型预测，预测的结果误差就很大，明显大于测试集。将训练的具体数据打印下来，loss明显要小于val
- python
- tensorflow
- gru
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- 2024-05-27 19:02
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有一个书店老板，他的书店开了 n 分钟。每分钟都有一些顾客进入这家商店。给定一个长度为 n 的整数数组 customers ，其中 customers[i] 是在第 i 分钟开始时进入商店的顾客数量，
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gru權重矩陣中的元素可以為負數嗎？gru的參數可以為負數嗎？
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如題，有沒有MATLAB中gru函數的源碼？想查找y=（train，h0，gw，grw，gb）中後三個參數的意義
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y=gru（train，h0，gw，grw，gb）後面這三個參數gw，grw，gb是什麼意思？在gru公式里扮演的是什麼角色？
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显存也只能跑一半，不知道是问题在哪1050ti的显卡请教大家，初学，不太确定是哪里的错误是我的cudann版本没装对吗？
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我是电子科大本科生（女），专业是电子信息。向大家问一下，我比较适合什么岗位的工作，以及我现在这个阶段还可以再学习一下哪些内容，我现在是本科的大四阶段，然后下学期会去新加坡国立大学读电气工程一年制硕士，
- gru
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- 2024-03-03 21:18
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两个双向GRU如何使用pytorch实现？具体结构如下所示，这个结构之间传递的是输出还是隐藏状态，最后是输出了隐藏状态？
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请问，时长为10s的数据，采样时间为0.01s，输入是10维的，minbatchsize是100，那么GRU神经网络每批的输入是图中这样的吗？第一批数据（t=0到t=1的数据，100个）输入进去后运行
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用matlab实现GRU深度神经网络，只能采用L2正则化吗？为什么我用L2正则化时程序可以运行，但是用L1正则化，程序就运行不了呢？
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设置的隐层数量在后续模型调用中不起作用代码 # 导入所需的库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as p
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GRU预测代码如下，想实现通过取前n_train天数据预测predict_len天数，比如我要用前8天的数据预测后面22天的数据，但是用前8天的数据，会报错输出数据与输入的维度不一致，应该怎么解决？
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使用gru模型，想通过例如前几天的数据，预测后面几天的数据，为什么预测出来的值都是相同的？是不是预测代码写错了？ class RNNModel(nn.Module): """RNN模型"""
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在gru模型构建中遇到这个问题，烦请帮着看看 from jieba import lcut from torchtext.vocab import vocab from collections im
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有人可以解答一下三维语义理解究竟是什么，有哪些方向？在一线城市就业情况如何，行业对就业的要求是怎么样的吗？本人研0进组学习两个月了，学神经网络学的感觉很差劲学的很慢，组里好像有三维语义理解这个方向，
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最近在做这个项目《利用循环神经网络GRU实现用户意图预测》，其中一列数据是既有数字也有英文，还有一列是全为中文，请问这两列怎么进行预处理呀？
- gru
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- 2023-06-09 16:38
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首先，我的数据shape为**[128,1,500],具体为 [batch_size, channel , features_length]；** GRU要求的对于这个input tensor，①如果
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pso不是找到一个全局最优点吗，那这个最优点怎么能既代表隐藏层数、隐藏单元数、迭代次数、又代表学习率呢？这是什么原理啊？知道的请帮忙解答下！
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使用GRU模型进行多变量预测，训练过程损失几乎为0，但预测效果非常差，是什么原因呢？ 数据样式： 损失图像： 预测效果： 下面附上主体代码： # 本代码参考：https://blog.csdn.net
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问题遇到的现象和发生背景使用tensorflow.keras.gru搭建网络模型做流量分析 Layer (type) Output Shape Param # input_1 (InputLa
- ¥15
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- 2022-10-17 14:24
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求个Matlab的回归bigru神经网络，最好可以详细说明一下网络的结构，以及双向使用的算法
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gru代码已经有了，但是不知道如何使用翻转函数再搭建一层反向的gru来实现bigru。
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自己搭建了一个多分类模型，在训练的时候，测试集损失下降了，但测视集分类精度却没有提升，甚至还下降了几个百分点，这是什么原因？求解答，谢谢。