手动实现循环神经网络RNN，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果 使用torch.nn.rnn实现循环神经网络，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果

针对用电过程中的盗电窃电问题，基于数据挖掘的思想提出了一种自动检测窃电行为的方法。通过分析用户用电数据的特点，在循环神经网络（RNN）算法的基础上引入长短期记忆单元（LSTM），通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息，改善算法训练时的梯度消失现象。将RNN网路改进为并行化网络，将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理，克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。结果表明，在相同的时间复杂度下，相较于传统RNN网络，改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%，模型的交叉熵损失下降为0.253，AUC增长至0.871，算法的综合性能显著提升。

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主要为大家详细介绍了基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

神经网络时间序列预测 Long Short-Term Memory 循环神经网络 电力负荷预测

基于隐马尔可夫链与gru循环神经网络模型的交通拥堵指数预测 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。 关键词 时序预测 XGBoost ARiMA GRU Network 说明 本项目使用GRU神经网络来对深圳北站附近的12条道路的交通拥堵指数（TTI）进行时序预测。 描述详见赛题说明.pdf。 report.pdf为实验报告。

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1.领域：matlab，RNN循环神经网络算法 2.内容：基于MATLAB的RNN循环神经网络训练仿真+代码操作视频 3.用处：用于RNN循环神经网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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RNN_ChattingRobot_Week(NLP) 基于循环神经网络（RNN）的智能聊天机器人系统 本设计研究智能聊天机器人技术，基于循环神经网络构建了一套智能聊天机器人系统，系统将由以下几个部分构成：制作问答聊天数据集、RNN神经网络搭建、seq2seq模型训练、智能聊天。经过实验，确定该系统可对本人的聊天话语进行快速并准确的回应，且回复可以模仿朋友的语气风格。 关键词: RNN神经网络； seq2seq模型； 聊天机器人；TensorFlow； 详情见博客： 详情见微信公众号：AI大道理