事前预测和识别可疑活动是非常有益的，因为它可以增强对视频监控摄像机的保护。 在执行之前检测和预测人类的动作具有多种用途，例如自动机器人，监视和医疗保健。 本文的主要重点是监视视频中人为行为的自动识别。 3DCNN（3维卷积神经网络）基于3D卷积，在那里捕获了多个相邻帧中编码的运动信息。 3DCNN与Long short team memory（LSTM）和双向LSTM相结合，可根据对视频流中事件的以往观察来预测异常事件。 可以看出，与带有双向LSTM的3DCNN相比，带有LSTM的3DCNN导致精度提高。 实验是在UCF犯罪数据集上进行的。

双向LSTM进行命名实体识别NER

此模型既可以用于训练词向量，也可以将句子表示成句子向量，质量都比较高

CwsPosNerEntityRecognition 中英文Cws Pos Ner实体识别工具，使用CNN双向lstm和crf模型，并带有char嵌入。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能一体化的完成中文和英文分词，词性标注，实体识别。主要包括原始文本数据，数据转换，训练脚本，预训练模型，可用于序列标注研究。注意：唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93％，词性标注准确率约为90％，实体标注（在本样本上）约为85％。 提示 中文分词，词性标注，实体识别，在使用上述模型时，本质是就是标注问题！！！如果您第一次使用相关的模型，只需加上self.c

带火炬的递归神经网络 有几种模型，例如RNN，LSTM，GRU和双向LSTM / GRU。 我的一个项目与使用LSTM，GRU等从每日天气温度预测数据获得的时间序列数据有关。 数据集下载链接 减少上传文件的容量。 这是所需数据集的下载链接：

更好的NER 具有双向LSTM-CNN的命名实体识别 命名实体识别的双向LSTM_CNN的keras实现。 原始论文可以在找到 该实现与原始论文的不同之处在于： 不考虑词典 使用存储桶可加快培训速度 使用nadam优化程序代替SGD 结果 该模型在约70个时期内产生90.9％的测试F1得分。 对于给定的体系结构，本文产生的结果是91.14体系结构（带有emb + caps的BILSTM-CNN） 数据集 conll-2003 论文网络模型 使用Keras构建网络模型 运行脚本 python3 nn.py 要求 0) nltk 1) numpy 2) Keras==2.1.2 3) T

通过双向LSTM-CNNs-CRF教程进行端到端序列标签 这是针对ACL'16论文的PyTorch教程 该存储库包括 资料夹 设置说明文件 预训练模型目录（笔记本电脑将根据需要自动将预训练模型下载到此目录中） 作者 安装 最好的安装pytorch的方法是通过 设置 创建新的Conda环境 conda create -n pytorch python=3.5 激活公寓环境 source activate pytorch 使用特定的python版本（python 3.5）设置笔记本 conda install notebook ipykernel ipython kernel install --user PyTorch安装命令： conda install pytorch torchvision -c pytorch NumPy安装 conda install -c anaco

Matlab多层lstm代码使用具有CNN功能的深度双向LSTM在视频序列中进行动作识别 我们已经使用caffe模式使用matlab脚本“ oneFileFeatures ...”从视频中提取了深层功能。 每个CSV文件代表一个视频的功能。 使用“ TrianTestSpit.m”将其拆分。 火车数据中的每个CSV都会合并在一起，以使用“ EachClassCSV”为每个班级创建一个CSV文件。 使用“ EachClassCSV”文件在训练数据上进行训练和验证拆分，它也为我们提供了标签。 使用“ oneHotLabeling”将其转换为热点。 最后，我们使用“ LSTM.py培训代码”，该代码包含简单的LSTM，多层LSTM和多层双向LSTM。 请引用以下论文 Ullah, A., Ahmad, J., Muhammad, K., Sajjad, M., & Baik, S. W. (2018). Action Recognition in Video Sequences using Deep Bi- Directional LSTM With CNN Features. IEEE A

BiLSTM4Rec 双向LSTM网络基于序列的推荐

BiLSTM-POS-Tagger 基于双向LSTM网络（PyTorch）的词性标注器 要训​​练网络，请使用rnn_train.py（确保提供带标签的数据集） 要加载网络并标记句子，请使用rnn_annotate.py Data.py和TaggerModel.py包含各自的类