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时间序列LSTM 简单的LSTM模型可分析虚拟时间序列数据

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这是 “LSTM时间序列预测任务” 案例中使用到的数据集，该案例我已在Blog中分享，欢迎下载该数据集。

1.干货满满，整整50页，远远比网络上其他RNN的PPT好，PPT修改过3、4次 2.常见激活函数，损失函数 3.从原理出发讲解LSTM神经网络与传统RNN的区别 4.讲解多个RNN的变体原理细节，GRU、BRNN、BLSTM。 5.RNN的应用场景 6.RNN的背景及其意义

使用长短期记忆网络对股票价格进行预测（LSTM ）

图神经网络 | Python实现LSTM-GNN时间序列预测 LSTM-GNN用于病人的结果预测：一个混合模型，结合了用于提取时间特征的长短期记忆网络（LSTM）和用于提取病人邻域信息的图谱神经网络（GNN）。 关于预测重症监护室（ICU）病人结果的工作主要集中在生理时间序列数据上，基本上忽略了诊断和药物等稀疏数据。当它们被包括在内时，它们通常是在模型的后期阶段被串联起来的，这可能难以从更罕见的疾病模式中学习。通过在图中连接类似的病人，将诊断作为关系信息加以利用。 LSTM-GNNs在eICU数据库的住院时间预测任务中的表现优于仅有LSTM的基线。利用图神经网络从相邻的病人病例中提取信息是一个很有前途的研究方向，在电子健康记录的监督学习性能方面产生了切实的回报。

基于LSTM的故障诊断-python程序说明及源代码.zip