MI-LSTM:预测收盘价的深度学习项目

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一个使用PyTorch的简单模板项目，可以修改以适应许多深度学习项目

播放列表推荐者-预测音频文件的流派和风格 帮助音乐网站准确预测流派和情绪的辅助模型。 如今，一切都与个性化有关，这增加了使用音乐信息检索（MIR）中的深度学习领域进行的研究和完成的工作数量。 音乐的价位和流派在音乐推荐系统中起着重要的作用。 该项目旨在通过使用-CNN，RCNN，CNN-LSTM和CNN-GRU等模型来帮助音乐网站准确识别音频文件的类型和价。 数据与功能 通过从免费音乐档案（FMA）中提取30秒的音乐音频来创建数据集。 它包括“摇滚”，“流行”，“民间”，“乐器”和“电子”五种音乐流派。 使用librosa库提取每个音频剪辑的特征，例如梅尔频谱图和梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为输入。 功能选择：使用梅尔频谱图和MFCC，因为频段在梅尔刻度上等距分布，这近似于人类听觉系统的响应 出于Keunwoo Choi的工作，我使用Yu等人Choi等人建立了基本模型 型号规格 训练了

21个项目玩转深度学习项目案例之何之源编著。基于TensorFlow的实践讲解。

该资源为本人博客中项目的代码及数据，主要是提供需要的人，让他们对博客内容有充分的理解