系统日志反映了系统运行状态，记录着系统中特定事件的活动信息,快速准确地检测出系统异常日志，对维护系统安全稳定具有重要意义。提出了一种基于GRU神经网络的日志异常检测算法，基于log key技术实现日志解析，利用执行路径的异常检测模型和参数值的异常检测模型实现日志异常检测，具有参数少、训练快的优点，在取得较高检测精度的同时提升了运行速度，适用于大型信息系统的日志分析。

import numpy as np import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F 载入数据 import sys sys.path.append(../input/) import d2l_jay9460 as d2l device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') (corpus_indices, char_to_idx, idx_to_char, vocab_size) = d2l.load_

股票价格预测 使用实际数据并实施LSTM和GRU递归网络进行时间序列数据预测来预测公司的股价 在此示例中，它遍历了从2008年至今的亚马逊和特斯拉股价，并为时间序列数据训练了回归模型以预测可能的波动

为了解决传统RNN无法长时依赖问题，RNN的两个变体LSTM和GRU被引入。 LSTM Long Short Term Memory，称为长短期记忆网络，意思就是长的短时记忆，其解决的仍然是短时记忆问题，这种短时记忆比较长，能一定程度上解决长时依赖。 上图为LSTM的抽象结构，LSTM由3个门来控制，分别是输入门、遗忘门和输出门。输入门控制网络的输入，遗忘门控制着记忆单元，输出门控制着网络的输出。最为重要的就是遗忘门，可以决定哪些记忆被保留，由于遗忘门的作用，使得LSTM具有长时记忆的功能。对于给定的任务，遗忘门能够自主学习保留多少之前的记忆，网络能够自主学习。 具体看LSTM单元的内部结构

注意-GRU-3M 论文“具有自适应Attention-GRU模型的品牌级排名系统[C]”的代码。 （接受IJCAI 2018） 运行命令：python train.py --buckets“ ./data/” --checkpointDir ./log/ --exp debug --m1 1 --m2 0 --m3 1 参数：“ buckets”是输入数据的文件夹，“ checkpointDir”是输出数据的折叠，“ debug”仅是文件夹名称（不重要），“ m1 m2 m3”表示激活了哪个修改。 运行上述命令一段时间后，在目录根目录下运行：tensorboard --logdir =“ ./ log /”，然后可以通过网站链接查看性能。 虚拟环境：virtualenv -p python2 env 源环境/ bin /激活 在Linux上安装TensorFlow： pip安装-

深度学习的顶级循环神经网络的工作方式包括 LSTM、GRU 和 RNN. 循环神经网络(RNN)在自然语言处理、语音识别等有很广泛的用途。LSTM和GRU是目前使用最广泛的两个循环神经网络的模型变种。该视频课程内容主要分为三大部分，机器学习神经网络RNN教程、LSTM、GRU。

带火炬的递归神经网络 有几种模型，例如RNN，LSTM，GRU和双向LSTM / GRU。 我的一个项目与使用LSTM，GRU等从每日天气温度预测数据获得的时间序列数据有关。 数据集下载链接 减少上传文件的容量。 这是所需数据集的下载链接：

电力负荷预测 正在短期电力负荷预测的研究生项目中。 数据取自网站的并且在项目过程中实施了多个时间序列算法。 实施的模型： models文件夹包含在项目过程中实现的所有算法/模型： 前馈神经网络 简单移动平均线 加权移动平均 简单指数平滑 霍尔茨·温特斯 自回归综合移动平均 递归神经网络 长短期记忆单元 门控循环单位细胞 脚本： aws_arima.py ARIMA模型适合上一个月的数据，并预测每天的负载。 aws_rnn.py RNN，LSTM，GRU符合最近2个月的数据，并预测每天的负载。 aws_smoothing.py SES，SMA，WMA适合上一个月的数据，并预测每天的负载。 aws.py调度程序，每天00:30 IST运行上述三个脚本。 pdq_search.py用于根据最近一个月的数据对ARIMA模型的超参数进行网格搜索。 load_scra

GRU神经网络MATLAB代码神经解码： 包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包 该软件包包含经典解码方法和现代机器学习方法的混合。 对于回归，我们目前包括：维纳滤波器，维纳级联，卡尔曼滤波器，朴素贝叶斯，支持向量回归，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 对于分类，我们目前包括：Logistic回归，支持向量分类，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 该软件包最初是为回归而设计的，只是添加了分类功能-因此，自述文件，示例和预处理功能仍可满足回归的需要。 我们正在为分类添加更多内容。 我们的手稿和数据集 该程序包随附一个，用于比较这些方法在多个数据集上的性能。 如果您使用我们的代码或数据进行研究，请引用该手稿，我们将不胜感激。 用于纸张的代码位于“ Paper_code”文件夹中。 在本自述文件的底部进一步进行了描述。 可以下载论文中使用的所有3个数据集（运动皮层，体感皮层和海马体）。 它们具有matlab和python格式，可以在下面描述的示例文件中使用。 安装 可以在命令行中通过pip安装此软件包，方法是键入 pip

目前基于深度学习的人物关系抽取方法中大都使用单一的CNN或RNN模型，CNN擅长提取局部的最重要特征，但是不适合处理序列输入，而RNN虽然在任意长度的序列化任务中具有很大的优势，但是对局部的重要特征提取不够充分，针对以上问题，提出一种基于双向GRU和PCNN的人物关系抽取方法。将双向GRU模型与PCNN模型的优点结合起来，同时在模型中加入注意力机制。利用远程监督的方法构建训练语料进行实验验证，结果表明，该方法相较于单一的双向GRU模型、PCNN模型具有更好的效果。