利用rnn网络和lstm网络进行下一个字的预测 eg： `输入`：**我觉得这个【向后输出20个字】** `输出`：**我觉得这个地方便，但是一个人的，但是一个人的，但是一个**

这里采用沪深300指数数据，时间跨度是2010年10月10号至今，选择每天的最高价格。假设当天最高价依赖当天的前n（如30）天的沪深300的最高价格。用LSTM模型来捕捉最高价的时序信息，通过模型训练，使之学会用前n天的最高价，来判断当天的最高价。

在时间序列预测问题中，建立LSTM模型，采用python语言代码实现

神经网络LSTM 时间预测MATLAB源码，RNN全称循环神经网络（Recurrent Neural Networks），是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中，从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。

通过卷积神经网络学习人机交互 在我在东京大学的研究实习期间保存所做工作的资料库。 日本农业技术研究院。 这项研究是关于使用卷积神经网络（CNN）通过从力传感器中学习数据模式来对人类的几种触摸交互类型进行分类（p，划痕，轻击，硬压和中性）。 该传感器将人的触觉转换为3维力数据。 数据 每0.02秒（50 fps）使用pySerial获取数据。 十个人每次对传感器进行30次触摸交互并记录数据。 从数据统计数据中推断出一个合适的阈值，以区分噪声中的正信号和一个正事件（样本）的合适数量的帧。 通过将每个数据样本内插到40帧并对它们进行归一化以减少零偏噪声的影响，对数据进行预处理。 由于该数据集属于实验室中的个人，因此此处未共享。 即将完成涵盖受试者身份以保护其隐私的过程，然后将发布数据集。 该模型 使用Python中的Keras框架使用数据训练了CNN模型。 Adam优化器用于lr = 1

Mask R-CNN项目环境配置| cuda+cudnn+Anaconda+tensorflow+keras--linux系统-附件资源

一个HLS设计的卷积神经网络加速器，并在zynq7020开发板上部署成功。数据集采用的是MNIST手写体,加速的网络为一个拥有4层卷积，2层池化和1层全连接层的自定义小网络，适合初学者学习。

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6种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）对电力系统负荷进行预测。通过一个简单的例子。 各种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP 神经网络、GRU、LSTM）用于电力系统负载预测/电力预测。

CNN-RTLSDR 使用rtl-sdr加密狗进行深度学习信号分类。 当前的预训练模型能够对4种信号进行分类：WFM，TV Secam载波，DMR信号和“其他”信号。 预先模型测试 将软件存档解压缩到某个文件夹，例如C：\ rtlsdr 转到并选择Python 3.6版本，64位图形安装程序或直接下载： : 如果您没有现代的NVIDIA图形卡，则要安装CPU版本，只需在requirements.txt中删除以下行： tensorflow-gpu==1.4.0 运行anaconda提示符，将目录更改为C：\ rtlsdr，然后运行： conda install pip pip install -r requirements.txt 仅对于Tensorflow的CUDA版本，如果已安装CPU版本，请跳过以下步骤： 下载并安装CUDA 8工具包： : 下载用于工具包8的C