LSTM用于人类活动识别 使用智能手机传感器数据集（腰部连接的手机）基于LSTM的人类活动识别。 将运动类型分为以下六类： 步行， WALKING_UPSTAIRS， WALKING_DOWNSTAIRS， 坐下 常设， 铺设。 数据集 可以从下载数据集 点击此以观看有关如何收集数据的视频 通过应用噪声滤波器对传感器信号（加速度计和陀螺仪）进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中进行采样。 使用巴特沃斯低通滤波器将具有重力和人体运动成分的传感器加速度信号分离为人体加速度和重力。 假定重力仅具有低频分量，因此使用了具有0.3 Hz截止频率的滤波器。 模型 在此仓库中，我们采用了两层堆叠的基本LSTM，几乎使用了原始数据：只有重力效应已从加速度计中滤出，作为另一个3D功能的预处理步骤，以作为帮助学习的输入。 用法 安装TensorFlow r

布谷鸟算法优化LSTM回归预测，内置数据集可直接替换成自己的数据集就可以了，代码可以直接在matlab2019运行，注释详细，便于理解。

Tensorflow v2 双向LSTM完整模型 具有输入和输出 包括训练、预测、精度评估 具有三种模型精度评价指标 双向LSTM具有更强的稳定性、可靠性和精度

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

TFCudnnLSTM TensorFlow的高效CudnnLSTM模块的简单模板 依存关系 TensorFlow v1.8 + CUDA v9.0 + cuDNN v7.0 + scikit学习 tqdm 计算性能 TensorFlow的性能指南包括 ，其中指出： 在NVIDIA GPU上，始终应首选使用tf.contrib.cudnn_rnn除非您需要不支持的图层归一化。 根据，与TensorFlow的其他LSTM实现相比， CudnnLSTM实现了显着的加速（比LSTMBlockFused快约2倍，比BasicLSTM快约5倍）。 语言建模实验 我们还采用并尝试运行在那里实现的三个LSTM版本： BasicLSTMCell ， LSTMBlockCell和CudnnLSTM 。 我们发现由于API的更改， CudnnLSTM示例无法在TF v1.8中运行，但是在解决了一些

图片字幕 :man::laptop: 基于CNN和LSTM概念以及Flicker_8k和GUI数据集的图像标题深度学习模型 :mechanical_leg: 来自tkinter。 Convolutional Neural Network是一种深度学习算法，可以吸收输入图像，为图像中的各个方面/对象分配重要性，并能够区分彼此。 这种方法的流程结构就像 在分类的最后一部分中，我们使用了RNN的扩展版本，即LSTM ，它使用了存储的内存和结构看起来像 表格中的数据集 图像 标签 一个穿着粉红色裙子的孩子正在以入门方式爬上楼梯。 一个走进一幢木制建筑物的女孩。 一个小女孩爬进一个木制剧场。 一个小女孩爬上楼梯到她的游戏室。 一个小女孩穿着粉红色的连衣裙走进一个小木屋。 数据集和。 以下图像标签上的步骤 取材和清洁的标准方法 如果您没有强大的GPU，则从大型数据集中提取特征将花费大量时间。 我的机器大约需要6-7分钟。 您可以使用GPU机器在

单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embeddings = 300 hidden_size = 128 number_layer = 3 input = torch.randint(low=0,high=256,size=[batch_size,seq_len]) #[64,20] embedding = nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim) input_embeded = embeddin

包含代码：Easy_Lstm_Cnn-master，是lstm算法和cnn算法相结合的。

加载包 import numpy as np import pandas as pd import math #Sequential多个网络层的线性堆叠；Dense隐含层 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from keras.layers import SimpleRNN from keras.layers import GRU from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from s

功能描述 基于siamese-lstm的中文句子相似度计算 环境搭建 Ubuntu：16.04（64bit） Anaconda：2-4.4.0（python 2.7） 历史版本下载： TensorFlow：1.5.1 numpy：1.14.3 gensim：3.4.0 (nltk：3.2.3) jieba：0.39 word2wec中文训练模型 参考链接： 代码使用 模型训练 # python train.py 模型评估 # python eval.py 论文参考 代码参考 版本：a61f07f6bef76665f8ba2df12f34b25380016613 AETC2018赛题描述 相关链接：