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2 双向门控循环单元
在学术界已经提出了许多方法来解决这类问题。 其中最早的方法是”长短期记忆”（long-short-term memory，LSTM） (Hochreiter and Schmidhuber, 1997)， 我们将在下一次讨论。 门控循环单元（gated recurrent unit，GRU） (Cho et al., 2014) 是一个稍微简化的变体，通常能够提供同等的效果， 并且计算 (Chung et al., 2014)的速度明显更快。 由于门控循环单元更简单，我们从它开始解读。
2.1 门控隐状态
门控循环单元与普通的循环神经网络之间的关键区别在于： 前者支持隐状态的门控。 这意味着模型有专门的机制来确定应该何时更新隐状态， 以及应该何时重置隐状态。 这些机制是可学习的，并且能够解决了上面列出的问题。 例如，如果第一个词元非常重要， 模型将学会在第一次观测之后不更新隐状态。 同样，模型也可以学会跳过不相关的临时观测。 最后，模型还将学会在需要的时候重置隐状态。 下面我们将详细讨论各类门控。
2.1.1重置门和更新门
我们首先介绍重置门（reset gate）和更新门（update gate）。 我们把它们设计成(0,1)区间中的向量， 这样我们就可以进行凸组合。 重置门允许我们控制“可能还想记住”的过去状态的数量； 更新门将允许我们控制新状态中有多少个是旧状态的副本。
3 黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元SMA-Attention-CNN-GRU
黏菌算法优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元（SMA-Attention-CNN-GRU）是一种用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习模型。该模型结合了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU），并使用黏菌算法来优化注意力机制。
首先，让我们了解一下卷积神经网络（CNN）。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的深度学习模型。它通过使用卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像中的特征，并进行分类或回归等任务。
接下来，我们来介绍一下门控循环单元（GRU）。GRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，它具有门控机制，可以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。GRU通过更新门和重置门来控制信息的流动，从而有效地处理序列数据。
在SMA-Attention-CNN-GRU模型中，黏菌算法被用于优化注意力机制。注意力机制允许模型在处理图像时集中关注重要的区域或特征。黏菌算法是一种基于生物界黏菌的优化算法，它模拟了黏菌在环境中寻找最优路径的行为。通过应用黏菌算法，SMA-Attention-CNN-GRU模型可以自动学习到图像中最重要的区域，并将注意力集中在这些区域上。
总结一下，SMA-Attention-CNN-GRU模型是一种结合了卷积神经网络和门控循环单元的深度学习模型，通过黏菌算法优化注意力机制，可以在图像处理和计算机视觉任务中取得较好的效果。
%% 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
tic
% restoredefaultpath
%% 导入数据
res = xlsread(‘data.xlsx’);
%% 数据分析
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim = 2; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), 😃; % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)‘;
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)’;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)‘;
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)’;
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax(‘apply’, P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax(‘apply’, T_test, ps_output);
%% 数据平铺
% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train = double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test = double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train = double(t_train)‘;
t_test = double(t_test )’;
%% 数据格式转换
for i = 1 : M
Lp_train{i, 1} = p_train(:, :, 1, i);
end
for i = 1 : N
Lp_test{i, 1} = p_test( :, :, 1, i);
end
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]张立峰,刘 旭.基于 CNN-GRU 神经网络的短期负荷预测[J].电力科学与工 程. 2020年11月
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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6 无线传感器定位及布局方面
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