cnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-mastercnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-mastercnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-mastercnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-mastercnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-mastercnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-mastercnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-mastercnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-mastercnn-bilstm-attention-time-series-prediction_keras-ma

回归预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

Attention-BiLSTM模型结构及所有核心代码： 1.model中实验的模型有BiLSTM、ATT-BiLSTM、CNN-BiLSTM模型； Attention与BiLSTM模型首先Attention机制增强上下文语义信息，并获取更深层次特征，最后通过Softmax进行回归，完成所属语音情感的预测。 2.系统为用Flask搭建网页框架的语音识别系统界面； 对于提到的语音情感识别方法平台为基于Windows操作系统的个人主机，深度学习框架采用的是tensorflow和Keras，其中TensorFlow作为Keras的后端。具体配置如下python3.6.5、tensorflow=1.12、Keras=2.2.4、flask==1.0.2 、librosa等。 具体界面效果可以参考博客内容。​​

时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。

双向长短时记忆（BiLSTM）进行需求预测,使用MATLABR2019b

站点 小号ELF-细心BiLSTM-ÇRF瓦特第I和T ransferredËmbeddings为因果关系提取。 arXiv论文链接： : 免费访问链接： : （论文中的表6似乎没有被正确编辑...） 强调 提出了一种新颖的因果关系标记方案以服务于因果关系提取 嵌入的嵌入大大减轻了数据不足的问题 自我注意机制可以捕获因果关系之间的长期依赖关系 实验结果表明，该方法优于其他基准 抽象的 从自然语言文本中提取因果关系是人工智能中一个具有挑战性的开放性问题。 现有方法利用模式，约束和机器学习技术来提取因果关系，这在很大程度上取决于领域知识，并且需要相当多的人力和时间来进行特征工程。 在本文中，我们基于新的因果关系标记方案，将因果关系提取公式指定为序列标记问题。 在此基础上，我们提出了一种以BiLSTM-CRF模型为骨干的神经因果提取器，称为SCITE（自注意力BiLSTM-CRF传递嵌

本地代码推荐BiLSTM+CRF（经调试效果佳）：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别【1】 码源。链接：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/124801116?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22124801116%22%2C%22source%22%3A%22sinat_39620217%22%7D&ctrtid=nDIo1

回归预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

时序预测 | MATLAB实现BiLSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。

An Attention-Based BiLSTM-CRF Model for Chinese Clinic Named Entity Recognition；基于注意力的 BiLSTM-CRF 模型 中国门诊病历文本命名实体识别