本资源为手写数字识别分类的入门级实战代码，代码使用pytorch架构编写，并且无需显卡，只通过CPU进行训练。 代码编写了一个简单的卷积神经网络，输入为单通道的28×28图片，输出是一个10维向量。 数据集的格式应在代码文件同目录下包含两个文件夹，分别为训练文件夹和测试文件夹，训练和测试文件夹下各包含10个以0~9数字命名的文件夹，文件夹中包含了对应的若干张图片文件。 代码在每轮训练结束后会输出训练集分类正确率和测试集分类正确率，并且记录在txt文件中。

长短期记忆网络（LSTM）是深度学习中用于处理和预测时间序列数据的一种有效工具。本资源提供了一个基于LSTM模型的股票预测模型的完整Python实现，旨在帮助金融分析师、数据科学家和技术爱好者利用先进的机器学习技术进行股票市场趋势的预测。 本资源包括： 完整的Python代码：提供了构建LSTM模型的完整源代码，包括数据获取、预处理、模型建立、训练和预测。 详细的代码注释：源代码中包含丰富的注释，详细解释了数据处理和模型建立的逻辑，便于用户理解和应用。 示例股票数据：附带了用于训练和测试模型的示例股票数据集，用户可以通过这些数据来理解模型在实际股票市场数据上的表现。 性能评估报告：包括模型在不同参数设置下的性能评估，如预测准确率、损失曲线等，帮助用户优化模型配置。 使用指南和应用场景分析：提供了模型使用指南和针对不同股票和市场条件的应用场景分析，帮助用户根据自己的需求调整模型。 通过本资源，用户将能够不仅学习到如何使用LSTM进行时间序列预测，还可以获得关于如何在金融领域应用深度学习技术的深入见解。我们鼓励用户探索模型的不同配置，以更好地适应复杂多变的股票市场。

内容概要：本文介绍了GTO-VMD-LSTM模型及其在故障诊断领域的应用。GTO（人工大猩猩部队）作为优化算法，用于对VMD（变分模态分解）的参数进行寻优，从而有效分解复杂信号。随后，LSTM（长短期记忆网络）用于捕捉时间序列数据中的模式，进行故障诊断。GTO还对LSTM的参数进行寻优，以提升模型性能。该模型不仅适用于故障诊断，还可灵活应用于时间序列预测和回归预测。文中提供的Matlab代码带有详细注释，数据为Excel格式，便于使用者替换数据集并进行实验。 适合人群：从事故障诊断、时间序列预测及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：① 提升故障诊断的准确性；② 实现时间序列预测和回归预测；③ 探索不同分解算法（如EEMD、SVMD、SGMD）和优化算法的应用。 其他说明：模型具有高度灵活性和可扩展性，支持多种算法替换，如将LSTM更换为BILSTM等。

内容概要：本文介绍了基于PSA-TCN-LSTM-Attention的时间序列预测项目，旨在通过融合PID搜索算法、时间卷积网络（TCN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）来优化多变量时间序列预测。项目通过提高预测精度、实现多变量预测、结合现代深度学习技术、降低训练时间、提升自适应能力、增强泛化能力，开拓新方向为目标，解决了多维数据处理、长时依赖、过拟合等问题。模型架构包括PID参数优化、TCN提取局部特征、LSTM处理长时依赖、Attention机制聚焦关键信息。项目适用于金融市场、气象、健康管理、智能制造、环境监测、电力负荷、交通流量等领域，并提供了MATLAB和Python代码示例，展示模型的实际应用效果。; 适合人群：具备一定编程基础，对时间序列预测和深度学习感兴趣的工程师和研究人员。; 使用场景及目标：① 提高时间序列预测精度，尤其在多变量和复杂时序数据中；② 实现高效的参数优化，缩短模型训练时间；③ 增强模型的自适应性和泛化能力，确保在不同数据条件下的稳定表现；④ 为金融、气象、医疗、制造等行业提供智能化预测支持。; 其他说明：本项目不仅展示了理论和技术的创新，还提供了详细的代码示例和可视化工具，帮助用户理解和应用该模型。建议读者在实践中结合实际数据进行调试和优化，以获得最佳效果。

CNN经典结构实现论文，包括 AlexNet.pdf 'Batch Normalization.pdf' DenseNet.pdf GoogleNetV1.pdf GoogleNetV2.pdf GoogleNetV3.pdf GoogleNetV4.pdf Group Normalization.pdf' Highway Networks.pdf' Instance Normalization.pdf' Layer Normalization.pdf' LeNet5.pdf MobileNetV1.pdf MobileNetV2.pdf Residual Attention Networks.pdf' ResNet.pdf ResNet2.pdf ResNeXt.pdf SENet.pdf ShuffleNetV1.pdf ShuffleNetV2.pdf Switchable Normalization.pdf' VGGNet.pdf Weight Standardization.pdf' Xavier.pdf ZFNet.pdf

该代码是有python编写的基于LSTM的股票价格预测模型。 这段代码是使用 Python 和 Keras（一个流行的深度学习库）来构建并训练一个基于 LSTM（长短期记忆）的股票价格预测模型。 首先，导入所需的库： numpy：用于进行数学计算。 pandas：用于数据分析和处理。 sklearn：用于数据预处理和模型评估。 keras：用于构建和训练深度学习模型。 tensorflow：用于后端的计算。 使用 yfinance 库（需要单独安装）从 Yahoo Finance 下载股票数据。这里选择了 AAPL（苹果公司）的历史数据。 数据预处理： 使用 create_dataset 函数将历史收盘价数据转换为适合 LSTM 模型的形式。这个函数将数据划分为输入（X）和输出（Y），其中输入是过去的 look_back 天（这里设定为1）的收盘价，输出是下一天的收盘价。 使用 MinMaxScaler 对数据进行归一化处理，使其在0到1之间。 定义 LSTM 模型：

基于数字图像处理和深度学习的车牌定位，字符分割识别项目，包含数据集和cnn模型、论文

本文介绍了基于PyTorch框架实现LSTM模型进行IGBT退化状态预测的方法。文章首先详细介绍了NASA PCoE的IGBT加速老化数据集，包括四种实验条件下的数据，如新设备的源测量单元数据、直流门电压下的加速热老化实验数据等。接着，文章阐述了数据预处理步骤，包括异常值剔除、平滑和标准化处理，以及使用滑动时间窗方法构造训练样本。最后，文章提供了完整的Python代码实现，包括LSTM模型的定义、训练和测试过程，并展示了预测结果。通过实验，作者发现当训练集占80%，测试集占20%，隐藏层大小为20，并添加一个全连接层时，预测效果最佳。 在工业电子领域，绝缘栅双极晶体管（IGBT）作为一种关键的功率半导体器件，其可靠性和寿命预测对于安全和效率至关重要。随着设备使用周期的延长，IGBT不可避免地会发生退化，从而影响其性能。为了能够准确预测IGBT的退化状态，研究人员采用机器学习技术，特别是基于PyTorch框架的长短期记忆网络（LSTM）来实现这一目标。 LSTM作为一种特殊的循环神经网络（RNN），特别适合处理和预测时间序列数据中的重要事件。它的长短期记忆机制允许模型捕捉时间序列中的长期依赖关系，这对于理解IGBT的老化过程尤为重要。通过对IGBT在不同实验条件下的数据进行分析，如新设备的源测量单元数据、直流门电压下的加速热老化实验数据等，研究人员能够构建一个准确的退化预测模型。 NASA PCoE（Prognostics Center of Excellence）提供了IGBT加速老化数据集，涵盖了IGBT在多种老化条件下的表现。这些数据包括了IGBT在不同负载、温度、电压条件下的性能数据，为研究IGBT的老化规律提供了宝贵的实验资源。数据预处理是机器学习项目中不可或缺的步骤，它包括异常值剔除、数据平滑和标准化处理等。通过这些预处理步骤，原始数据被转换成适合训练机器学习模型的格式。此外，使用滑动时间窗方法构造训练样本有助于模型更好地学习到时间序列中的模式。 Python是进行数据科学和机器学习研究的流行语言，而PyTorch框架提供了一个灵活的平台来实现复杂的神经网络结构，包括LSTM。在文章中，作者不仅详细介绍了LSTM模型的定义和架构，还提供了模型训练和测试的完整代码。通过设置不同的网络参数和训练集/测试集比例，作者进行了一系列实验以找到最佳的预测模型配置。实验结果表明，在给定的模型参数下，当训练集占80%，测试集占20%，隐藏层大小为20，并添加一个全连接层时，预测效果最佳。 这些研究成果不仅对于学术领域有重要影响，而且对于工业界也具有实际应用价值。通过对IGBT退化状态的准确预测，可以有效预防设备故障，减少经济损失，并提高整个系统的安全性和可靠性。此外，这种基于深度学习的预测方法也可以推广到其他类型的电力电子设备的健康管理和预测维护中。 通过结合IGBT老化数据集和先进的深度学习技术，研究者们能够构建起一种有效的预测模型，对IGBT的退化状态进行实时监控和预测，从而为电力电子系统的安全运行和维护决策提供支持。

内容概要：本文探讨了一种基于长短期记忆网络融合注意力机制（LSTM-Attention）的时间序列预测方法，并详细介绍了其在MATLAB中的实现过程。文中首先解释了传统RNN在处理长时间依赖关系上的不足，随后介绍了LSTM如何通过门控机制解决这些问题，再进一步阐述了注意力机制的作用，即让模型能够动态关注重要时间步长。接着展示了具体的MATLAB代码实现步骤，包括数据准备、模型搭建、训练配置、模型训练和性能评估等方面的内容。最后对这种方法进行了总结，指出其优势在于可以更精确地捕捉时间序列中的关键信息。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解LSTM和注意力机制原理的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行高精度时间序列预测的应用场合，如金融市场、气象预报等领域。目标是帮助读者掌握LSTM-Attention模型的工作原理及其具体实现方式。 其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还给出了完整的MATLAB代码样例，便于读者理解和实践。同时强调了该方法相较于传统RNN模型在处理复杂时间序列数据方面的优越性。

内容概要：本文介绍了一个基于循环神经网络（RNN）的唐诗生成实验，旨在通过构建和训练RNN模型实现端到端的唐诗自动生成。实验涵盖了数据预处理、词典构建、文本序列数字化、模型搭建（可选SimpleRNN、LSTM或GRU）、训练过程监控以及生成结果的测试与评估。重点在于理解RNN在序列建模中的应用，掌握语言模型的基本原理，并通过实际生成的诗句分析模型的语言生成能力与局限性。; 适合人群：具备一定深度学习基础，正在学习自然语言处理或序列建模相关课程的学生，尤其是高校计算机或人工智能专业本科生。; 使用场景及目标：①深入理解RNN及其变体（LSTM、GRU）在文本生成任务中的工作机制；②掌握从数据预处理到模型训练、生成与评估的完整流程；③提升对语言模型评价指标与生成质量分析的能力； 阅读建议：建议结合代码实践本实验内容，在训练过程中关注损失变化与生成效果，尝试调整网络结构与超参数以优化生成质量，并思考如何改进模型以增强诗意连贯性和文化契合度。