多层感知机加入到gru模型中 进行预测python代码

下面是一个简单的 Python 代码示例，演示如何将多层感知机（MLP）加入到 GRU 模型中进行预测。该代码使用 Keras 深度学习库实现。

# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, GRU

# 准备数据
X_train = np.random.random((1000, 10, 5))
y_train = np.random.random((1000, 1))

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(GRU(32, input_shape=(10, 5)))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

# 预测数据
X_test = np.random.random((1, 10, 5))
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred)

在上面的代码中，我们首先导入了所需的库。然后，我们生成了一些随机的训练数据和标签。接下来，我们定义了一个包含一个 GRU 层和两个全连接层的 Keras 模型。我们使用“二元交叉熵”作为损失函数，使用“Adam”优化器进行训练，并使用“准确率”作为评估指标。

在定义模型后，我们编译了模型并使用训练数据进行拟合。最后，我们生成了一个随机的测试数据并使用模型进行预测。