使用 Matlab 和 GPU 的向量化长短期记忆 (LSTM)
2022-11-05 23:01:47
35.09MB
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本资源属于代码类，是一些nlp工具的使用
nlp 工具 word2vec nltk textblob crf++
（1）机器人
（2）中文翻译，及繁体转简体
（3）关键词提取，主题提取，摘要提取
（4）命名体识别
（5）分词
（6）情感分析，正负类分析
（7）近义词，同义词，句子相似性
（8）聚类，监督，无监督
（9）词性标注
（10）词向量提取
2022-11-05 14:56:59
1.49MB
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MATLAB实现PCA-LSTM主成分降维结合长短期记忆神经网络多输入回归预测（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1个变量。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-11-03 19:07:32
590KB
监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模型预测值之间的不一致程度，一般用于模型的参数估计。受应用场景、数据集和待求解问题等因素的制约，现有监督学习算法使用的损失函数的种类和数量较多，而且每个损失函数都有各自的特征，因此从众多损失函数中选择适合求解问题最优模型的损失函数是相当困难的。研究了监督学习算法中常用损失函数的标准形式、基本思想、优缺点、主要应用以及对应的演化形式，探索了它们适用的应用场景和可能的优化策略。本研究不仅有助于提升模型预测的精确度，而且也为构建新的损失函数或改进现有损失函数的应用研究提供了一个新的思路。
2022-11-03 10:24:25
1.37MB
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MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,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。
2022-11-03 09:07:07
504KB
概念
从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
通过一个瓜农数据（线性回归）的例子，简述了数据挖掘在实际应用中的作用：预测。
2022-11-02 19:08:19
130KB
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TPA会选择相关变量加权利用卷积捕获可变的信号模式。 注意力加权对bilstm的隐含层加权求和。出自论文Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting
2022-11-02 09:08:40
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对NSL-KDD数据进行分类 使用lstm神经网络
2022-10-31 21:28:34
12.68MB
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S-LSTM-PyTorch
Sentence LSTM的PyTorch实现
论文代码：用于文本表示的句子状态LSTM。 作者的正式TF实现： :
S-LSTM单元实施
S-LSTM实施
使用遮罩启用批处理
分类演示
序列标记演示
2022-10-31 21:04:52
2KB
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