1.文件含所有代码以及保存数据，代码含有部分注释。 2.时间序列预测，验证集评价指标为rmse、MAE、MAPE、R2计算值 3.本文的运行效果如下，不同的案例数据，不同优化参数效果是不一样，有问题提供免费咨询和售后服务。 4.使用版本为matlab2020a，低于该版本的打开代码会出现乱码，属于正常现象，私聊会进行解决，高于此版本不会出现问题。 5.不同电脑、不同版本的运算结果会出现不同，因为采取随机算子。 %% LSTM结构参数 options = trainingOptions('adam', ... % adam优化算法 自适应学习率 'MaxEpochs',500,...% 最大迭代次数 'MiniBatchSize',10, ...%最小批处理数量 'GradientThreshold',1, ...%防止梯度爆炸 'InitialLearnRate',0.005, ...% 初始学习率 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ...%125次后学习率下降

本文首先介绍单目标跟踪的相关背景, 接着从相关滤波单目标跟踪、深度学习单目标跟踪两个阶段对单目标跟踪领域发展过程中涌现出的多个算法进行梳理, 并详细介绍目前主流的孪生网络算法. 最后通过大型数据集对近年来优秀算法进行对比分析, 针对其缺点与不足, 对该领域未来的发展前景做出展望.

（外 Q1 2022）基于深度学习的文本分类：综述 （外 Q1 2022）基于深度学习的行为识别概述

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基于深度学习的异常检测与定位(MATLABR2019a) 图片异常检测与定位，MATLABR2019a实现基于深度学习的异常检测与定位。

本文针对异常事件检测、不同分辨率人脸识别和行人重识别等问题开展研究工作，主要有：（１）监控视频中的异常事件检测，比如打斗、追逐或人群聚集等事件；（２）监控视频中异常或者可疑行人的身份识别。

基于深度学习开发一个个性化新闻推荐系统，主要内容有： 1. 深入学习推荐系统及深度学习相关理论与技术，熟悉开发环境及工具。 2. 对系统进行分析与设计，要求实现以下功能：（1）编写爬虫脚本或通过其他方式采集新闻推荐相关数据，经预处理后选择适当存储方式保存。（2）系统具有用户和管理员两种角色，主要功能包括新闻浏览与搜索、新闻管理、用户管理等，并能够实现根据用户信息，采用深度学习方法向用户推荐可能感兴趣的新闻。 技术：采用Python flask框架、神经网络技术完成系统开发。

分享课程——基于深度学习的以图搜图实战，完整版视频课程下载。 课程从实战的角度出发，方案来源于工业界实际业务应用（例如：京东、淘宝、拍照搜题、搜索引擎搜索业务等）。通过深度学习工具PyTorch 完成图片特征抽取，结合Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，完成图片特征索引构建和在线图片检索。 从0到1完成以图搜图的功能实现，针对课程业务分析、数据处理，图片特征索引构建和优化，在线图片检索功能全程实战操作，以最接地气的方式详解每一步流程、解决方案和代码实现。

近年来，深度学习在计算机视觉领域中的表现优于传统的机器学习技术，而图像分类问题是其中最突出的研究课题之一。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据，且无法满足人们对图像分类精度和速度的要求，而基于深度学习的图像分类方法突破了此瓶颈，成为目前图像分类的主流方法。从图像分类的研究意义出发，介绍了其发展现状。其次，具体分析了图像分类中最重要的深度学习方法（即自动编码器、深度信念网络与深度玻尔兹曼机）以及卷积神经网络的结构、优点和局限性。再次，对比分析了方法之间的差异及其在常用数据集上的性能表现。最后，探讨了深度学习方法在图像分类领域的不足及未来可能的研究方向。

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