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《Python 实现1D-2D-CNN-GRU的多通道输入数据分类预测（含模型描述及示例代码）》
1D-CNN和2D-CNN相结合的模型与GRU（Gated Recurrent Unit）模型，能够在处理时序数据时提取局部特征的同时利用循环神经网络处理长序列之间的关系，因此在很多领域表现出优越的性能。特别是通过1D-CNN和2D-CNN结合，可以在不同层次上提取局部和全局特征，GRU则能有效捕捉时序数据中的长期依赖关系，从而更好地对多通道数据进行分类预测。通过综合利用1D-CNN和2D-CNN的优点，同时引入GRU进行时序数据建模，模型可以在处理具有时序依赖的多通道数据时显著提升预测精度。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/147425943
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