神经网络：用Python语言从零开始实现的卷积神经网络，LSTM神经网络和神经网络

张量流-lstm回归 这是基于循环网络的回归器的示例： 目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果，在本示例中预测连续值，sin和cos函数。 本示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。 这个新版本使用了一个库 ，该库提供了一个API，可基于张量流创建深度学习模型和实验。 安装并运行 创建一个虚拟环境 建议您为安装程序创建一个virtualenv，因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。 使用python3 $ mkvirtualenv -p python3 ltsm (ltsm) $ 使用python2 $ mkvirtualenv ltsm (ltsm) $ 安

基于TextRNN,LSTM机器学习实现的新闻文本分类,是一个很好的神经网络入门素材,包含完整的数据集文件,代码文件,和一个已训练50k次的模型,准确率为95.74%,代码注释完整,变量命名规范,即拿即用,开发版本python3.9.7

单词张量流 使用TensorFlow在Python中使用词层语言模型的多层递归神经网络（LSTM，RNN）。 大多数重用的代码来自 ，其灵感来自Andrej Karpathy的 。 要求 基本用法 要在tinyshakespeare语料库上使用默认参数进行训练，请运行： python train.py 从经过训练的模型中采样 python sample.py 要使用波束搜索进行拾取，请使用--pick参数。 可以使用--width参数进一步自定义光束搜索，该参数设置要搜索的光束数量。 例如： python sample.py --pick 2 --width 4 样品输出 Word

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我看了很多代码讲解的，这是看到的一篇比较好的LSTM神经网络入门代码讲解，里面有响应的代码与详细注释，可以帮您快速理解Lstm的命令

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【ch11-循环神经网络】 LSTM实战.pdf

RNN卷积神经网络，LSTM，使用matlab实现，简单的数据拟合