emd的matlab代码详解使用 Apache MXNet 的循环神经网络 在我们之前的笔记本中，我们使用了一种称为卷积神经网络 (CNN) 的深度学习技术来对 和 进行分类。 尽管 CNN 是一种强大的技术，但它无法从音频和文本等输入序列中学习时间特征。 此外，CNN 旨在学习具有固定长度卷积核的空间特征。 这些类型的神经网络称为前馈神经网络。 另一方面，循环神经网络（RNN）是一种可以学习时间特征的神经网络，比前馈神经网络具有更广泛的应用。 在本笔记本中，我们将开发一个循环神经网络，用于预测给定前一个单词或字符的单词或字符的概率。 几乎我们所有人的智能手机上都有一个预测键盘，它可以为超快速打字提示即将出现的单词。 循环神经网络使我们能够构建类似于 SwiftKey 的最先进的预测系统。 我们将首先介绍前馈神经网络的局限性。 接下来，我们将使用前馈神经网络实现一个基本的 RNN，它可以很好地了解 RNN 的工作原理。 之后，我们将使用 MxNet 的 gluon API 设计一个具有 LSTM 和 GRU 层的强大 RNN。 我们将使用这个 RNN 来生成文本。 我们还将讨论以下主题

 针对高等院校网络舆情分析与危机舆情预警的需求，文中对语义情感分析方法进行了研究。通过结合深度学习中循环神经网络（CNN）和心理学领域的注意力机制模型（Attention），提出了ATRNN网络。该网络使用长短期记忆结构（LSTM）作为RNN隐藏层的基本单元，可以处理任意长度的语义信息。网络通过引入Dropout机制，避免网络训练中的过拟合现象，提升训练效果。为了评估模型效果，文中在NLPCC的开放数据集上进行测试。相较于RNN网络，在正面情绪文本上，准确率、召回率和F1可以提升3.3%，1.7%和2.5%；在负面情绪文本上，可以提升4.4%，4.5%和4.4%。

rnn-实验 循环神经网络实验

深度学习利用循环神经网络预测股价走势，包含多种情况，多个例子，还有简要的原理注释说明。

本系列讲解循环神经网络RNN和LSTM的所有知识点，学完本系列课程将对RNN和LSTM的理论知识有清晰的认识，同时能够将理论结合实践应用到工作中。

pytotrch搭建单向RNN进行数据拟合

基于RNN(循环神经网络)空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明及注释 程序为使用循环神经网络进行意图识别的程序 程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线； 可自定义修改梯度下降方法，损失函数。

基于LSTM循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelLSTM()用于实现最基本的循环神经网络模型，只是神经元类型为基础的LSTM。

基于GRU循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip 程序为使用GRU循环神经网络进行意图识别的程序 程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip 代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线； 可自定义修改梯度下降方法，损失函数。

基于改进GRU(添加注意力机制)循环神经网络空中目标意图识别_kereas源码+数据+程序说明.zip 程序设计语言为Python 3.7.6；集成开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 数据集为：SCENARIO_DATA_UTF8.zip getData()函数负责读取xml文件，并处理成数据序列及对应的标签序列。参数data_length决定了所读取序列的长度。 getDocumentList()函数用于辅助getData()函数进行数据读取。 modelAttentionAfterGRU()用于实现在GRU层之后添加Attention层的模型。 modelAttentionBiLSTM()用于实现在双向GRU层之后添加Attention层的模型。 全局变量INPUT_DIM表示输入特征的维度；TIME_STEPS = 500 表示输入到神经网络层序列的长度。 主函数中给出了一个示例：读取数据，划分训练集和测试集，多次训练神经网络模型进行交叉验证，计算加权错误率Weighted Error Rate和训练模型所用时间， 最后将