说唱发生器 RNN用于生成Darius Fuller的说唱歌词 背景 我是一个热爱音乐的人。 我最喜欢听的音乐类型之一是嘻哈/说唱，因为在大多数情况下，他们都注重抒情。 近年来，随着分类为“”的歌曲的流行，在这方面的关注已经减少，导致一些“真正的嘻哈”音乐迷看不起目前受到关注的音乐家。 对现代说唱音乐的部分批评通常集中在歌词和歌曲由于其简单性而令人难以忘怀。 在学习递归神经网络（RNN）时，我看到了劳伦斯·莫洛尼（Laurence Moroney）的一段，该解释了在训练一批爱尔兰诗集之后如何使用AI生成诗歌。 这激发了一个尝试与现代说唱歌词相同的想法。 我之所以特别决定选择这种类型，是因为我很熟悉这种类型，并认为这些歌曲可能比较罗word，因为艺术家经常不唱歌。 要增加一种变化，在这种情况下，我想以有偏见的方式进行数据收集，以便结果可以尽可能地模仿原始资料。 但是，我将尝试在生成的文

RNN生成古诗词

针对于传统袖带血压计的不便捷性和不连续性，设计了一种便携式的脉搏波血压计。该血压计通过光电传感器采集指端的脉搏波信号；在微控制器中对脉搏波信号进行预处理及血压的计算，其中通过训练优化好的循环神经网络预测模型来预测计算血压值；将预测出来的血压值显示到OLED显示屏，最终实现实时连续血压的监测。经测试，该便携式脉搏波血压计的血压预测误差在±5 mmHg之内，符合国际血压计测量的误差范围。所设计的便携式基于RNN的脉搏波血压计为智能穿戴健康监护设备的开发和设计提供了较高的参考价值。

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets('mnist_data/',one_hot=True) #注意这里用了one_hot表示，标签的形状是(batch_size,num_batches)，类型是float，如果不用one_hot，那么标签的形状是(batch_size,)，类型是int num_classes=10 batch_size=64 hidden_dim1=32 hidden_dim2=64

欺诈识别 使用RNN训练和测试模型以预测信用卡欺诈交易。 ＃如何使用模型： 从链接下载名为creditcard.csv的数据集。 下载python脚本欺诈_detection.py 将脚本和csv数据文件保存在同一文件夹中，否则在脚本文件的第13行中提及csv文件的路径 运行代码以查看培训和测试的准确性

mnist分类 使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 火炬1.0 Scikit学习0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 模型 逻辑回归Logistic回归 多层感知机 K近邻KNN 支持向量机 卷积神经网络 循环神经网络 实验报告 见mnistClassification.pdf 对应的latex原始码： :

其中包括程序项目三个， Text CNN，RNN＋CRT，CNN＋LSTM的文本分类。包括数据训练集和测试集。文本分类是NLP的基础任务，掌握它是进阶的基础 enjoy

独立递归神经网络 简单TensorFlow实现 Shuai Li等人 。 作者在Theano和Lasagne中的原始实现可在找到。 概要 在IndRNN中，循环层中的神经元彼此独立。 基本的RNN用h = act(W * input + U * state + b)计算隐藏状态h 。 IndRNN使用逐元素向量乘法u * state这意味着每个神经元都具有与其最后一个隐藏状态相关的单个递归权重。 IndRNN 可以有效地与ReLU激活功能一起使用，从而更容易堆叠多个递归层而不会使梯度饱和 允许更好的解释性，因为同一层中的神经元彼此独立 通过调节每个神经元的周期性体重来防止梯度消失和爆炸 用

matlab如何敲代码介绍 带我去股票市场预测！ 本文探讨了一种称为递归神经网络（RNN）的机器学习算法，这是一种用于连续数据模式识别的常见深度学习技术。 递归神经网络考虑了数据随时间的变化，通常用于时间序列数据（股票价格，传感器读数等）。 递归神经网络也可以用于视频分析。 您将获得一个包含Google Inc.股票价格的数据集，用于训练模型和预测未来股票价格，如下所示。 为了改进预测，您可以针对同一部门，地区，子公司等更多公司的股票价格数据训练此模型。对网络，新闻和社交媒体的情绪分析在您的预测中也可能会有用。 开源开发人员Sentdex为创建了一个非常有用的工具。 递归神经网络 当我们尝试对机器学习进行建模以使其表现得像大脑时，权重代表了颞叶中的长期记忆。 模式和图像的识别由枕叶完成，其工作原理与卷积神经网络相似。 循环神经网络就像短期记忆一样，可以记住最近的记忆，并且可以创建类似于额叶的上下文。 顶叶负责像Botlzman Machines这样的空间识别。 递归神经网络通过时间将神经元连接到其自身，从而创建一个反馈循环，从而保留了短期和长期记忆意识。 下图描述了描述RNN的传统方法

Pytorch生成式聊天机器人（对话系统） 基于RNN，Transformer，Bert和GPT2 NLP深度学习 1.基于RNN的ChatBot（对话系统） 2.基于Transformer和Bert的ChatBot（对话系统） 3.基于Bert和GPT2的ChatBot（对话系统） 参考 [1] [2] [3] PS：数据集的格式是两列来自两个人的聊天句子。