基于MLP_CNN_LSTM_CNN-LSTM时间序列预测_编码器-解码器LSTM多步预测_Keras_python源码_代码附有详细注释
3.用于时间序列预测的MLP
4.用于时间序列预测的CNN
5.用于时间序列预测的LSTM
6.编码器-解码器LSTM多步预测
7.用于时间序列预测的CNN-LSTM
2022-12-02 14:29:46
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基于CNN(卷积神经网络)的时间序列预测python源码+超详细注释
以CNN网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构
重点包含：
1.如何构造输入输出数据的形状
2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据
本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整
2022-12-02 14:29:40
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基于LSTM(长短期记忆人工神经网络)_CNN+LSTM_堆叠式LSTM的时间序列预测python源码+超详细注释
以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构
重点包含：
1.如何构造输入输出数据的形状
2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据
本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整
2022-12-02 14:29:39
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CNN LSTM语言模型
从头实现用于语言模型的CNN-LSTM网络。有用的特征从下面的CNN层中提取出来，
然后提供给LSTM层，LSTM层为预测形成一个顺序上下文。
2022-12-02 09:29:39
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MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆网络多变量时序预测，
数据为多变量时间序列数据，多输入单输出,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件，运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序即可。
2022-11-30 16:29:10
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MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入回归预测预测（完整源码和数据）
数据为多输入回归数据,输入12个特征，输出单个变量，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序即可。
2022-11-30 12:28:46
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文本摘要 CNN/DailyMail 原始数据集。
压缩包内含 cnn_stories.tgz 和 dailymail_stories.tgz 。
可用于抽取式摘要（Extractive Summarization）任务以及生成式摘要（Abstractive Summarization）旨在方便国内的研究者们获取该数据集。
技术细节可参考博文：https://blog.csdn.net/muyao987/article/details/104949367
2022-11-30 11:24:27
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字符分割和字符识别项目，包含项目收集数据集和cnn模型，以及项目的说明资料
项目语言：C++11 项目平台：Microsoft Visual Studio 2015 计算机视觉库：Opencv 3.2+opencv-contrib V3.1 cmake3.8.1 源码编译 SVM: Libsvm ANN： Opencv CNN: Caffe
该项目以数字图像处理和机器学习为基础，以1485张图片组成的原始数据集为出发点，研究了如何从原始图片集中得到用于分类器训练的数据集；针对车牌区域特点和输入图片的全局特点，提出了四种不同的可能的车牌区域提取方法，经过校正后得到车牌区域候选人；参考自然场景下的文本检测方法和车牌中的字符分布特点，对车牌候选区域提取改进的最大稳定极值区域，通过使用非极大值抑制和区域校正得到字符候选人，通过字符判断分类器和字符搜索，实现非车牌区域的滤除和车牌区域7个字符的提取，其中字符判断使用基于20个描述性特征的支持向量机实现；通过使用金字塔梯度方向直方图特征得到了用于数字和字母识别的三层BP神经网络模型，定义了10层的卷积神经网络模型MyLeNet实现汉字的识别。
2022-11-29 14:32:24
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基本步骤：
车牌定位->转灰度图->Otus分割->开运算->提取连通区域->显示最终结果
2022-11-29 14:32:22
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