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时间神经网络 Time-LSTM的Pytorch实现，如“下一步：通过Time-LSTM为用户行为建模”所示，Time-GRU的实现，如“系统跟踪重构的新递归网络方法”中所示。 时间门的添加也可以推广到其他递归神经网络。 在性能方面，所有具有时间定性（时间RNN）的RNN都比具有时间定性的RNN（标准RNN）获得更好的结果。 以下是时间LSTM 1，时间LSTM 2，时间GRU，GRU和LSTM在预测在汽车上运行的Blackberry QNX系统的输出轨迹时的训练精度与时期的示例。

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