参考Yiming Yang在ICML 2006论文工作的基础上，收集一定数量的损失函数的正则项，解决方案

城市人流量预测任务可以视为一个回归任务，旨在根据历史记录预 测城市各区域的人流入和流出量，进而辅助城市管理。为简化研究，将 直接对待研究的城市区域按水平和垂直划分为若干个小区域。 任务目标：利用过去六小时录得的流入流出量，预测未来一 小时、两小时和四小时的流入流出量； 数据处理：先对数据进行规范化处理；而后参考实验4，按照 任务目标对原始数据进行滑窗采样，构造训练集、验证集和 测试集，三者比例为7：1：2； 模型要求 1. 模型结构：模型应同时使用卷积神经网络（CNN、残差 结构等）和循环神经网络（RNN、LSTM、GRU等）； 2. 模型优化： 1. 针对不同类型的模块应用不同的归一化操作； 2. 至少使用一次Dropout； 3. 损失函数中需添加正则化项； 4. 应用早停机制； 结论内容 1. 【表格】报告待预测的三个时间点在三种评 价指标（MAE、RMSE、MAPE）下的性能， 并用黑体标注出最佳一项； 2. 【绘图】探究使用不同正则化参数、Dropout 丢弃值以及早停忍耐值对结果的影响。 1. 模板：按此前指定的实验报告模板； 2. 要求：图文表并茂，粘贴关键的高亮代码；

此函数可用于获取经过训练的 lstm 层的输出使用内置函数“lstmLayer”创建的用法： 输出 = getLSTM 输出（可变参数） output = getLSTMOutput('lstm_layer', lstm_layer, 'input', test_input); 输入： 'lstm_layer': 长短期记忆 (LSTM) 层使用函数 lstmLayer “输入”：要测试的输入（大小应与 lstm 层的大小相匹配输入 [检查：lstm_layer.InputSize] 输出： '输出'：lstm层的输出 $ KK 10/20/2017 随意使用该功能用于任何目的:)- 另见“lstmLayer”“层”

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参考Yiming Yang在ICML 2006论文工作的基础上，收集一定数量的损失函数的正则项 完整解决方案，以及报告

尝试将word embedding和卷积神经网络（CNN）相结合来解决情感分类问题。首先，利用skip-gram模型训练出数据集中每个词的word embedding，然后将每条样本中出现的word embedding组合为二维特征矩阵作为卷积神经网络的输入，此外每次迭代训练过程中，输入特征也作为参数进行更新；其次，设计了一种具有三种不同大小卷积核的神经网络结构，从而完成多种局部抽象特征的自动提取过程。与传统机器学习方法相比，所提出的基于word embedding和CNN的情感分类模型成功地将分类正确率提升了5.04%。

Match-LSTM和答案指针（Wang和Jiang，ICLR 2016） 此仓库尝试在同一张纸上重现2016年论文中的match-lstm和answer指针实验。 许多预处理锅炉代码来自Stanford CS224D。 代码的内容在qa_model.py中。 为了使代码正确，我不得不修改tensorflow的原始注意力机制实现。 给定一组段落，运行train.py训练模型，并运行qa_answer.py生成答案。 请通过与我联系以获取更多信息。 该代码还充当示例代码，展示了如何将tensorflow的注意力机制连接在一起。 截至2017年8月13日，此类示例在任何地方都不可用。 预处理

神经网络时间序列预测 Long Short-Term Memory 循环神经网络 电力负荷预测

内容概述： 1. RNN唐诗写作模型（基于循环神经网络LSTM） 2. 答辩PPT（精美幻灯片，让答辩老师目瞪口呆） 3. 实验报告（辅助使用，阅读代码无压力） 实验目的： 1. 目标是通过使用深度学习架构tensorflow构建循环神经网络RNN模型生成唐诗 2. 其中要求生成诗歌开头词汇是“日、红、山、夜、湖、海、月”等词汇作为begin word 使用建议： 1. 环境搭建很重要 2. 要有自己的理解，读懂每一行代码对自己是百利无一害的

包含多种实际案例 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。 包含洗发水销量预测、空气质量预测等实际案例。 LSTM单变量、Multi-Step LSTM预测、长短周期记忆网络等方法 Keras中长短期记忆模型的5步操作 Keras中长短期记忆模型的5步操作代码分析 one-hotenoder与Keras one-hotenoder与scikit学习 手动one-hotenoder