基于递归神经网络的自动编码器 PyTorch实现， 目录： 项目结构： 项目结构基于以下 ├── agents | └── rnn_autoencoder.py # the main training agent for the recurrent NN-based AE ├── graphs | └── models | | └── recurrent_autoencoder.py # recurrent NN-based AE model definition | └── losses | | └── MAELoss.py # contains the Mean Absolute Error (MAE) loss | | └── MSELoss.py # contains the Mean Squared Error (MSE) loss ├── datasets

在Pytorch中使用RNN进行全分辨率图像压缩 其中包含[ ]中所述的用于使用递归神经网络进行vFull分辨率图像压缩的pytorch模型以及许多其他简单模型。 训练 运行main.py -m [型号名称] --epochs [epochnums] --lr [学习率]

递归神经网络模型用于纠错 该存储库提供了在描述的各种模型的源代码。 该项目旨在实现和评估神经网络模型，特别是递归神经网络（RNN），双向递归神经网络（BRNN），序列到序列（seq-to-seq）模型以及最终基于注意力的机制。序列到序列模型。 下图说明了预测给定不正确短语的正确形式的编码器-解码器模型。 DyNet库 在当前项目的实施中，我们一直在使用DyNet。 动态神经网络工具包或DyNet是一个神经网络库，适用于具有动态结构的网络。 DyNet支持在神经网络计算中使用的静态和动态声明策略。 在动态声明中，每个网络都是通过使用有向和无环计算图构建的，该图由定义模型的表达式和参数组成。 DyNet在CPU或GPU上有效工作，最近为许多NLP研究论文和项目提供了支持。 您可以找到有关DyNet的更多信息。 资料集 我们的方法与语言无关。 专门针对我们的项目，我们使用对模型进行了训练和评估，

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

matlab如何敲代码介绍 带我去股票市场预测！ 本文探讨了一种称为递归神经网络（RNN）的机器学习算法，这是一种用于连续数据模式识别的常见深度学习技术。 递归神经网络考虑了数据随时间的变化，通常用于时间序列数据（股票价格，传感器读数等）。 递归神经网络也可以用于视频分析。 您将获得一个包含Google Inc.股票价格的数据集，用于训练模型和预测未来股票价格，如下所示。 为了改进预测，您可以针对同一部门，地区，子公司等更多公司的股票价格数据训练此模型。对网络，新闻和社交媒体的情绪分析在您的预测中也可能会有用。 开源开发人员Sentdex为创建了一个非常有用的工具。 递归神经网络 当我们尝试对机器学习进行建模以使其表现得像大脑时，权重代表了颞叶中的长期记忆。 模式和图像的识别由枕叶完成，其工作原理与卷积神经网络相似。 循环神经网络就像短期记忆一样，可以记住最近的记忆，并且可以创建类似于额叶的上下文。 顶叶负责像Botlzman Machines这样的空间识别。 递归神经网络通过时间将神经元连接到其自身，从而创建一个反馈循环，从而保留了短期和长期记忆意识。 下图描述了描述RNN的传统方法

基于LSTM递归神经网络的番茄目标产量时间序列预测.pdf

基于双阶段注意力的时间序列预测神经网络，基于Chandler Zuo的。 我已经将代码扩展为适用于多元时间序列，并添加了一些预处理功能，但是鉴于我基本上是从他的帖子中复制代码，因此版权可能归他所有。 最近使用PyTorch JIT的分支称为jit 。 有一个不同的，但是据我所知，它只是单变量。

matlab中分段函数代码分段线性递归神经网络（PLRNN）模型中的状态推断和参数估计 分段线性递归神经网络（PLRNN）模型中用于状态推断和参数估计的Matlab代码 该文件夹包含MatLab代码和来自 版权所有：:copyright:2017 Daniel Durstewitz。 该软件包根据GNU GPLv3和知识共享署名许可协议的条款进行分发。 使用任何出版物中的代码时，请注明出处，并引用以上参考文献。 --- PLRNN估计的主要代码： runPLRNN_WMexample.m：说明如何使用代码EMiter.m：针对PLRNN的EM迭代StateEstPLRNN.m：PLRNN的状态推断ExpValPLRNN.m：计算所有其他PLRNN期望值ParEstPLRNN.m：PLRNN的参数估计LogLikePLRNN.m：对数似然SimPLRNN.m：模拟PLRNN runPLRNN_DataExample.m：在ACC MSU记录数据上运行PLRNN估计 ---相同的代码，但包括外部回归变量的权重矩阵C： runPLRNN_C_example.m StateEstPLRNN_C.m ParEstP

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MV-LSTM 多变量LSTM当前神经网络用于多变量时间序列的预测和解释 郭，田，陶林和Nino Antulov-Fantulin。 “在多变量数据上探索可解释的LSTM神经网络。” 国际机器学习会议（ICML）。 2019。 郭涛，林涛，卢Y.自回归外生模型的一种可解释的LSTM神经网络[J]。计算机应用，2006,26（5）：1175-1178 关于ICLR的研讨会专题，2018年。 可以在这里找到PyTorch的实现（贷记给KurochkinAlexey）： :