gru网络模型_gru网络
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重庆慧聚申请废料评估神经网络模型训练方法以及废料评估系统专利,...本发明提供一种废料评估神经网络模型训练方法以及废料评估系统。训练方法包括：获取样本集，样本集包括多个输入向量和每个输入向量对应的实际输出向量；执行迭代训练：GRU生成网络根据每个样本的输入向量生成预测输出向量；利用对数均值损失函数计算每个样本的实际输出向量和还有呢？
佳源科技申请电能表故障融合预测专利,提高了故障预测准确度对归一化后的数据序列进行多级DWT分解后输入GCN模型以提取出每组空间特征，输入双通道GRU网络以提取出每组时间特征；将每组空间特征和每组时间特征进行融合后分别输入分量预测模型以得到分量预测结果，进行重构后得到的重构向量输入知识图谱模型进行电能表异常工况的预小发猫。
循环神经网络(RNN):如何处理自然语言?循环神经网络(RNN)是一种强大的神经网络模型，它能够处理序列数据，如时间序列数据或自然语言。当然传统的RNN同样存在梯度消失和梯度爆炸的问题，这限制了其在处理长序列时的性能，而优化后的长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)可以有效的解决这些问题。一、基本原理在处后面会介绍。
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