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《Python 中实现CNN-GRU（卷积门控循环单元）多输入多输出的项目示例》
CNN擅长提取图像和序列数据中的空间特征，而GTU（门控循环单元）是TNN的一个变种，通过引入门控机制解决了传统TNN中的梯度消失问题，具有较强的时序数据建模能力。而视频和图像数据的输入维度通常较高，如何高效地提取图像中的空间特征，同时保证GTU模型能够捕捉到数据中的时序依赖性，也是本项目的一个技术挑战。首先，多输入多输出的模型设计本身就是一个复杂的问题，如何合理地设计模型架构，使得模型能够有效地从多个输入中提取信息，并且在输出端生成多个准确的预测，依然是一个亟待解决的难题。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/145112154
你认为以下哪种算法更加有利于多输入单输出回归预测(多选)
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遗传算法（GA）优化的（LSTM）
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北方苍鹰算法（NGO）优化双向长短期记忆网络（BiLSTM
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PSO-RBF和RBF粒子群优化算法优化径向基函数神经网络
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SO-CNN-BiLSTM
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POA-CNN-BiGRU鹈鹕算法优化卷积双向门控循环单元
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WOA-SVM鲸鱼算法优化支持向量机
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GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网
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SCN随机配置网络
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GAM广义加性模型
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CSO-SVM布谷鸟优化算法优化支持向量机
0人
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