有微分熵的提取，并转化为4维数据形式【4800，4，9，9】与近几年发表的论文数据处理形式一样。测试集准确率达91.62验证集达93.96

先决条件： nltk（TweetTokenizer） 凯拉斯张量流麻木科学的gensim（如果您使用的是word2vec） itertools 克隆存储库： git clone ：AniSkywalker / SarcasmDetection.git cd SarcasmDetection / src / 您可以在以下链接中找到经过训练的模型文件 在/ resource / text_model / weights /中下载经过训练的模型 运行脚本： python sarcasm_detection_model_CNN_LSTM_DNN.py 如果要使用自己的数据训练模型，可以将“训练，开发

神经字幕 该项目拍摄图像并生成合适的标题。 它使用两个CNN之一来提取图像特征，然后将其输入LSTM。 然后，LSTM逐字生成一个句子。 该项目基于使用TensorFlow 1.14的Python 3.7.4构建。 Inception_v3和VGG16是此项目中使用的两个预加密的CNN。 它使用Flickr30k数据集进行训练和测试。 对于Inception_v3，每个图像的大小调整为299 x 299像素，对于VGG16，图像的大小调整为224 x 224像素。 这是一个例子： 标题：一个街角，前面有灯

单变量时间序列预测开发深度学习模型_python源码+数据+超详细注释 内容： 多层感知器模型 卷积神经网络模型_CNN 递归神经网络模型_LSTM 递归神经网络模型_CNN+LSTM 递归神经网络模型_ConvLSTM2D 本文使用了5种不同的网络模型,实现了一元序列的自回归 1.MLP：多层感知机 2.CNN：卷积 3.LSTM：长短周期 4.CNN+LSTM卷积+长短周期 5.ConvLSTM2D卷积+长短周期 并且分别比较了5中模型的预测效果，CNN模型相对来时是最好的。 深度学习在一元时间序列预测中表现并不佳

基于MLP_CNN_LSTM_CNN-LSTM时间序列预测_编码器-解码器LSTM多步预测_Keras_python源码_代码附有详细注释 3.用于时间序列预测的MLP 4.用于时间序列预测的CNN 5.用于时间序列预测的LSTM 6.编码器-解码器LSTM多步预测 7.用于时间序列预测的CNN-LSTM

基于LSTM(长短期记忆人工神经网络)_CNN+LSTM_堆叠式LSTM的时间序列预测python源码+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

CNN LSTM语言模型 从头实现用于语言模型的CNN-LSTM网络。有用的特征从下面的CNN层中提取出来， 然后提供给LSTM层，LSTM层为预测形成一个顺序上下文。

贝叶斯优化CNN-RNN时间序列预测（Matlab完整程序） 贝叶斯优化CNN-LSTM时间序列预测（Matlab完整程序） 贝叶斯优化CNN-BiLSTM时间序列预测（Matlab完整程序）

MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2020b及以上。

MATLAB实现CNN-LSTM神经网络多输入回归预测（完整源码和数据） CNN-LSTM神经网络，卷积长短期记忆神经网络多输入回归预测 数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上。