人工智能深度学习，中文分词代码，准确无误。rnn-tutorial-gru-lstm-master分词

预测模型调研文档 预测模型调研文档（RNN、CNN、LSTM模型）

使用RNN和CNN实现微博分类

欢迎使用LiBai AI作曲家 :waving_hand: 人工智能自动生成中文诗歌。 很久以来，我们都想让机器自己创作诗歌，当无数作家，编辑还没有抬起笔时，AI已经完成了一些文章文章。现在，这里是逐步.... :house: :thumbs_up: 结果 阅遍了近4万首唐诗，做出： 龙舆迎池里，控列守龙猱。 几岁芳篁落，来和晚月中。 殊乘暮心处，麦光属激羁。 铁门通眼峡，高桂露沙连。 倘子门中望，何妨嶮锦楼。 择闻洛臣识，椒苑根觞吼。 柳翰天河酒，光方入胶明。 这诗做的很有感觉啊，这都是勤奋的结果啊，基本上学习了全唐诗的所有精华才有了这么牛逼的能力，这一般人能做到？细节，如果有未尽之处，大家可以通过微信找到我，那个头像很神奇的男人。闲话不多

深度学习基础（六）：LSTM模型及原理介绍 深度学习原理.pdf

PyTorch-Kaldi语音识别工具包PyTorch-Kaldi是一个开放源代码存储库，用于开发最新的DNN / HMM语音识别系统。 DNN部分由PyTorch管理，而特征提取，标签合成则由PyTorch-Kaldi语音识别工具包PyTorch-Kaldi是一个开放源代码存储库，用于开发最新的DNN / HMM语音识别系统。 DNN部分由PyTorch管理，而特征提取，标签计算和解码则由Kaldi工具包执行。 该存储库包含PyTorch-Kaldi工具箱的最新版本（PyTorch-Kaldi-v1.0）。 要查看以前的版本（PyTorch-Kaldi-v0.1），请单击此处。 如果您使用此代码或部分代码，请

一层双向lstm，，用平安银行做的股票预测。注：以20天的数据为一组，预测第21天的股票值，反向计算中只用到了第20天的隐藏层输出，其他的并未用到，体现不出双向lstm的结构性能。所以弃用，换用情感分析数据集从新做。

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在本文中，我们提出了一个双重模型，考虑了脑电特征图的两种不同表示：1）基于序列的脑电频带功率表示，2）基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种基于图像模型显著性分析的信息组合方法，以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估：SEED-IV、SEED、DEAP和MPED。 在本文中，我们提出了一个新的框架，旨在估计情绪的脑电图。该模型由一种双重方法组成，该方法通过层次RNN考虑脑电通道之间的空间关系，通过CNN考虑DL表示。所提出的方法在三个数据集上显示了很好的结果。