GRU神经网络的MATLAB代码-TT_RNN

简介：
这段内容提供了一个基于GRU（门控循环单元）架构实现的时间序列预测或自然语言处理任务的MATLAB代码示例。文件名TT_RNN表明此代码可能专注于某种特定类型的任务，如文本生成或时间追踪相关应用。适合需要利用深度学习技术进行复杂模式识别和预测的研究者和技术开发者使用。 GRU神经网络的MATLAB代码以及Keras中的Tensor-Train层和Tensor-Train递归神经网络（包括GRU和LSTM）基于Lasagne和Matlab的现有实现，针对Keras进行了相应的开发工作。相关参考文献为：Tensorizing Neural Networks由Alexander Novikov, Dmitry Podoprikhin, Anton Osokin 和Dmitry Vetrov在Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS-2015)上发表；以及 Tensor-Train Recurrent Neural Networks for Video Classification 由Yinchong Yang, Denis Krompass和Volker Tresp在International Conference on Machine Learning 34(ICML-2017) 上发布。介绍：张量训练层（TTL）替代了神经网络中的全连接层，提升了模型的计算效率及内存使用情况。