1.文件含所有代码以及保存数据，代码含有部分注释。 2.时间序列预测，验证集评价指标为rmse、MAE、MAPE、R2计算值 3.本文的运行效果如下，不同的案例数据，不同优化参数效果是不一样，有问题提供免费咨询和售后服务。 4.使用版本为matlab2020a，低于该版本的打开代码会出现乱码，属于正常现象，私聊会进行解决，高于此版本不会出现问题。 5.不同电脑、不同版本的运算结果会出现不同，因为采取随机算子。 %% LSTM结构参数 options = trainingOptions('adam', ... % adam优化算法 自适应学习率 'MaxEpochs',500,...% 最大迭代次数 'MiniBatchSize',10, ...%最小批处理数量 'GradientThreshold',1, ...%防止梯度爆炸 'InitialLearnRate',0.005, ...% 初始学习率 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropPeriod',125, ...%125次后学习率下降

资源包含文件：设计报告word+项目源码及数据 本文使用Keras框架搭建对于中文商品评论的情感分析模型。训练 2 个 epoch 后在测试集上的准确率为 90.42%。 preprocess.py 数据预处理 models.py 模型定义 train.py 训练模型 predict.py 模型推理 对于文本的预处理包括标识化处理、移除停用词和标点符号、移除英文和数字、序列对齐等。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125665844

通过Long Short-Term Memory长短期记忆网络处理时间序列缺失值问题。

同态加密工具箱，近似激活函数

matlab实战+基于长短期记忆网络(LSTM)的SP500的股价预测+数据分析+机器学习 下载资源可以获得： 1、lstm实现的sp500的股价预测的matlab代码文件 2、SP500历史数据 3、mat数据

Word2Vec和LDA 使用Word2Vec和LDA和Humır数据集进行文本分析（正负）的示例 通常，我们将经历4个主要步骤（我将按照自己的步骤添加这些步骤）； 功能控制 特征创建 模型训练 选型 1）功能控制 我们快速探索将要使用的数据集的阶段； 读取数据 提供列名 以5个内容为例 学习行数和列数 学习有关数据集的一般信息（信息，描述） 一些列的内容中有多少个不同的值 分离我们不会在数据集中使用的数据 将数据集分离为训练和测试 在数据集的测试部分中学习信息 在数据集训练部分中学习信息 可视化正面和负面评论的数量 可视化注释中使用的单词的数字分布 评论和包含250个以上单词的评论中使用的最大，最小，平均单词数 浏览带有1、2、3个字的评论 2）特征创建 自然语言处理中通常的方法是先清除文本。 当两个不同的词表达相似的事物时，我们必须确保我们的模型理解相似性。 我

LSTM回归预测与WOA鲸群优化算法

使用bert进行文本情感分类的源码

lstm 网络的资源，python实现

Gobal Attention的目的：是为了在生成上下文向量（也可以认为是句向量）时将所有的hidden state都考虑进去。Attention机制认为每个单词在一句话中的重要程度是不一样的，通过学习得到一句话中每个单词的权重。即为关注重要特征，忽略无关特征。 本代码采样keras2.2.4\tensorflow1.12进行实现的。