基于Matlab的门控循环单元GRU数据预测
随着人工智能技术的迅猛发展，数据预测成为重要的挑战之一。门控循环单元GRU是一种新兴的神经网络结构，其在处理序列数据方面具有优异的性能。本文将介绍如何使用Matlab实现门控循环单元GRU进行数据预测，并提供相应的源代码。
- GRU简介
门控循环单元GRU是一种循环神经网络结构，用于学习时序数据的特征。它通过多个门来控制记忆单元中信息的流动，支持数据序列的长期依赖关系建模。GRU网络由门控单元、重置单元和更新单元三部分组成。门单元控制输入的量，重置单元控制先前信息的遗忘，更新单元对输出执行线性变换。因此，GRU可以更好地捕捉时间序列之间的依赖关系。
- Matlab实现GRU
Matlab深度学习工具箱中提供了GRU层函数gruLayer，可以方便地实现GRU网络。下面是一个简单的GRU网络的例子：
inputSize = 10;
numHiddenUnits = 50;
numClasses = 2;
layers =<
