新手入门必备！可以尝试一下。里面可以直接运行，把自己的数据集替换掉即可，也可以私信我替换！

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对下载的IMDB数据集中的test和train分别进行预处理从而方便后续模型训练，代码为PreProcess.py。预处理主要包括：大小写转化、特殊字符处理、stopwords过滤、分词，最后将处理后的数据存储为CSV格式，以方便后续调试。借用了nltk的 stopwords 集，用来将像 i, you, is 之类的对分类效果基本没影响但出现频率比较高的词，从训练集中清除。

matlab心电图程序代码基于呼吸暂停-心电图的OSA检测代码 该项目包括用于呼吸暂停ECG的预处理方法和用于每段OSA检测的LSTM-RNN模型。 介绍 如果要使用此程序，应首先下载Apnea-ecg数据库。 在这里，我们提供了一个下载链接，代码为：8fuq。 用法 然后，按照以下步骤操作，您将获得OSA检测模型。 在python中使用matlab函数。 遵循官方文件。 运行preprocessOfApneaECG.mit2Segments.py 。 此python文件将Apnea-ECG数据库转换为每分钟的ECG段，包括训练集（a01-a20，b01-b05，c01-c10）和测试集（x01-x35）。 不要忘记在mit2Segments.py中设置路径信息。 运行preprocessOfApneaECG.preProcessing.py 。 该python文件处理每分钟的ECG片段，包括ECG去噪，从ECG提取RRI，RAMP和EDR信号，在RRI和RAMP上进行平滑和样条插值以及对EDR信号进行下采样。 此外，我们根据RRI将这些细分分为两种：噪声和清晰。 运行produceD

训练 1.处理train 数据集 python3 ./utils/make_data.py 2.训练网络 python3 train.py 测试 1.加载模型，将训练好的模型放入./model/中 2.向test_img_list中添加需要测试的图片列表 test_img_list = ['/home/tony/ocr/test_data/00023.jpg'] 3.运行模型 python3 test_crnn.py

matlab有些代码不运行#NeuralTalk 该项目包含用于学习多模式递归神经网络的Python + numpy源代码，这些神经网络使用句子描述图像。 最近在一篇文章中介绍了这方面的工作，并且在过去几个月中，该领域一直是研究界发表的多篇学术论文的主题。 该代码当前实现和提出的模型。 两种模型均拍摄图像并使用递归神经网络（LSTM或RNN）预测其句子描述。 概述 该项目的管道如下所示： 输入是使用Amazon Mechanical Turk收集的图像和5个句子描述的数据集。 特别是，此代码库是针对，和数据集设置的。 在训练阶段，将图像作为输入馈送到RNN，并要求RNN根据神经网络的隐藏层介导的当前单词和先前上下文来预测句子的单词。 在此阶段，通过反向传播训练网络的参数。 在预测阶段，将一组让步图像传递给RNN，RNN一次生成一个单词的句子。 用BLEU评分评估结果。 该代码还包括用于以HTML可视化结果的实用程序。 依存关系 Python 2.7 ， numpy / scipy的现代版本， perl （如果要进行BLEU分数评估）， argparse模块。 这些大多数都可以通过pip

用卷积滤波器matlab代码CRF-RNN用于语义图像分割 现场演示： 更新： 版本现已可用。 现在，我们支持最新的Caffe未来版本。 该软件包包含ICCV 2015论文中发布的“ CRF-RNN”语义图像分割方法的代码。 本文最初在NET中进行了描述。 基于此代码的在线演示在2015 ICCV上获得了最佳演示奖。我们的软件基于深度学习库构建。 当前版本由以下人员开发： ，，，和Suzhizhong。 导师： 我们的工作允许计算机识别图像中的对象，而我们的工作的与众不同之处在于，我们还可以恢复对象的2D轮廓。 目前，我们已经训练了该模型以识别20个班级。 该软件可以让您在自己的图像上测试我们的算法–试试看是否可以欺骗它，如果您得到一些好的示例，可以将其发送给我们。 我们为什么这样做？ 这项工作是为弱视者打造增强现实眼镜项目的一部分。 请在此处阅读有关内容。 有关演示和有关CRF-RNN的更多信息，请访问项目网站：。 如果您使用此代码/模型进行研究，请引用以下论文： @inproceedings{crfasrnn_ICCV2015, author = {Shuai Zheng and

基于深度学习的文本分类系统（完整代码+数据）bert+rnn textcnn fastcnn bert.rar

文本生成 只需几行代码，即可在任何文本数据集上轻松训练您自己的任意大小和复杂度的文本生成神经网络，或使用预先训练的模型快速训练文本。 textgenrnn是上的顶部一个Python 3模块 / 用于创建 S，与许多凉爽特性： 一种现代神经网络体系结构，利用新技术进行注意力加权和跳过嵌入，以加快训练速度并提高模型质量。 在字符级别或单词级别上训练并生成文本。 配置RNN大小，RNN层数以及是否使用双向RNN。 训练任何通用输入文本文件，包括大文件。 在GPU上训练模型，然后使用它们与CPU生成文本。 在GPU上进行训练时，利用功能强大的RNN的CuDNN实现，与典型的LSTM实现相比，可大大缩短训练时间。 使用上下文标签训练模型，从而使其在某些情况下可以更快地学习并产生更好的结果。 您可以在此免费玩textgenrnn并使用GPU训练任何文本文件！ 阅读或以获取更多信息！

rnn-实验 循环神经网络实验