本文深入探讨了如何利用深度学习技术对Python程序进行预测。我们将重点介绍CNN-GRU-Attention模型，这是一种结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制的先进模型。文章将从模型的理论基础出发，逐步引导读者理解其工作原理，并提供实际的代码示例，展示如何在Python中实现这一模型。内容适合对深度学习和自然语言处理有一定了解的开发者，以及对使用机器学习技术进行代码预测感兴趣的研究人员。 适用人群： - 机器学习工程师 - 数据科学家 - Python开发者 - 自然语言处理研究人员 使用场景： - 代码自动补全和预测 - 程序错误检测和调试 - 软件开发中的智能辅助工具 关键词 深度学习

将GRU与CNN的输出整合输出

MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入回归预测预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据,输入12个特征，输出单个变量，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序即可。

MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据） 卷积门控循环单元时间序列预测，数据为单变量时间序列数据,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序即可。

MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入时序预测（完整源码和数据） 数据为多变量时间序列数据，多输入单输出 运行环境MATLAB2020b及以上，运行程序即可。

基于DEAP的四分类脑电情绪识别算法。 使用该模型从价-觉醒平面对四个情绪区域进行分类：高价-高觉醒（HVHA）、高价-低觉醒（HVLA）、低价-高觉醒（LVHA）和低价-低觉醒（LVLA）。 并提出了两种模型来解决这一问题：一维卷积神经网络（CNN-1D）结合LSTM，第二个模型为一维卷积神经网络（CNN-1D）结合GRU。 实验结果表明，该方法在1DCNN-GRU模型和1DCNN-LSTM模型中的训练准确率分别为96.3%和97.8%。因此，这两种模型对执行这种情绪分类任务都非常好。 这是专门为解决消失梯度问题而设计的，消失梯度问题通常成为时间序列数据集中的一个问题。

自动语音识别模型，包括cnn+ctc模型和gru+ctc模型。使用tensorflow1.+和keras进行模型训练。实现中文语音识别。

Keras训练CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型工程代码，含模型文件