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timeseries-lstm-keras：基于Jason Brownlee教程，在Keras中使用LSTM递归神经网络在Python中进行时间序列预测

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精品！[计算机算法设计与分析(第2版)]第2章 递归与分治策略.ppt

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

使用半监督递归自动编码器来学习句子的含义并预测电影评论的极性。 通过对轮虫的电影评论数据集进行随机单词初始化，可以达到72％的准确性。 该代码基于Richard Socher的工作，如论文“用于预测情绪分布的半监督递归自动编码器”中所述，以及它们的MATLAB代码。 主文件是main.py

/*解方程v1.0 by viggin 逐步扫描法+递归 2007.2.18*/

dict-递归更新 一个执行递归更新的Python模块处理2个字典。 用法 安装 pip install dict-recursive-update 例子 >> > from dict_recursive_update import recursive_update >> > recursive_update ({ 'a' : { 'b' : 2 }}, { 'a' : { 'b' : 3 , 'd' : 4 }, 'e' : 5 }) { 'a' : { 'b' : 3 , 'd' : 4 }, 'e' : 5 } >> > recursive_update ( 'a' , 'b' ) Traceback ( most recent call last ): ... TypeError : Params of recursive_update should be dicts

递归神经网络 在设计可以适应和学习模式的系统的过程中，我们将探索有关复杂的生物系统（例如人脑）如何工作的基本，基本，水平的理论。 我觉得这很迷人。 递归神经网络是一个包含反馈回路并可以存储过去信息的系统。 为了对长期依存关系进行建模（例如可以在自然语言处理中找到），这是必需的。 该程序将学习产生类似于使用C语言实现的LSTM网络进行过训练的文本。该回购协议的灵感来自Andrej Karpathys char-rnn ： : 但而是以C语言实现，以便在更受限的环境中使用。 建造 CMake的 这是在Windows上构建它的首选方法。 # Build using cmake mkdir build cd build cmake .. cmake --build . 介子 这可以在多个平台上运行，唯一的要求是Python3。 # Create virtual environment

很好的递推增广最小二乘法程序，但愿会对您有所帮助！