深度学习利用循环神经网络预测股价走势，包含多种情况，多个例子，还有简要的原理注释说明。

图片字幕 介绍 建立一个模型以从图像生成字幕。 给定图像后，模型可以用英语描述图像中的内容。 为了实现这一点，我们的模型由一个编码器（一个CNN）和一个解码器（一个RNN）组成。 为CNN编码器提供了用于分类任务的图像，其输出被馈送到RNN解码器，后者输出英语句子。 该模型及其超参数的调整基于论文和。 我们使用微软Çommon在CO NTEXT（MS COCO）O bjects为这个项目。 它是用于场景理解的大规模数据集。 该数据集通常用于训练和基准化对象检测，分段和字幕算法。 有关下载数据的说明，请参见下面的“数据”部分。 代码 该代码可以分为两类： 笔记本-该项目的主要代码由一系列Jupyter笔记本构成： 0_Dataset.ipynb介绍数据集并绘制一些样本图像。 1_Preliminaries.ipynb加载和预处理数据并使用模型进行实验。 2_Training.ip

本系列讲解循环神经网络RNN和LSTM的所有知识点，学完本系列课程将对RNN和LSTM的理论知识有清晰的认识，同时能够将理论结合实践应用到工作中。

CNN与RNN图像分类 该程序使用卷积神经网络和递归神经网络对来自MNIST手写数字数据集的图像进行分类。 CNN最适合计算机视觉应用，因为可以使用RNN，但并不流行。该项目的目的是证明CNN模型相对于RNN可​​能具有的优势。 设置 需要Python 3.5-3.8才能与所有必需的模块兼容 # Clone this reposititory git clone https://github.com/JohnNooney/CNN_vs_RNN_Image_Classification # Go into repository cd ../cnn_vs_rnn_image_classification # Install required modules pip install -r requirements.txt 用法 使用python app.py启动应用程序后，将出现一个窗口，您可以

pytotrch搭建单向RNN进行数据拟合

肌电信号分类算法RNN所用到的数据集，也可用于其他分类算法，如：KNN,SVM,RF

基于RNN(循环神经网络)空中目标意图识别_kereas源码+数据集+程序说明及注释 程序为使用循环神经网络进行意图识别的程序 程序设计语言为Python 3.7.6；开发环境为Anaconda。循环神经网络模型由Python的keras 2.3.0库实现。 代码可以生成损失函数曲线，精确度曲线； 可自定义修改梯度下降方法，损失函数。

【混沌时间序列预测rnn的广义实现】 在不使用任何库或数据预处理工具的情况下，已经创建和编码了完整的模型。主要目标是对未来henon混沌时间序列的预测。 bptt.m -时间反向传播 forward.m -正向传播 dsigmoid.m , dtanh -激活函数的导数 sigmoid.m - 变参数Sigmoid函数 gradDes -梯度下降

这是RNN LSTM实战--人名分类器所用的data，该实战已经在Blog中按步骤记录，欢迎大家下载这个数据集。

深度学习基于LSTMs+Wavelet实现对锚索无损检测数据的智能化检测分析.zip本项目将深度学习与数字信号处理算法相结合，通过LSTMs（RNN）与连续小波变换CWT的松耦合提出CwtNet(连续小波长度时记忆网络)，实现了对结构健康体系的无损检测分析。基于深度学习与信号处理理论，对小波分析Wavelet与长短期记忆网络LSTMs进行松散型结合，并提出“连续小波变换长短期记忆网络CwtNet”：①实现对复杂非平稳信号(锚索无损检测数据)有效的处理与识别分析，为该类信号的处理分析提供了一种新的解决方案；②实现了对信号的智能检测分析，避免了人为经验的结果分析识别，简化了传统的处理 系统通过CwtNet算法实现对锚索无损检测数据的智能化检测分析，避免了人为经验的特征结果识别，简化了分析流程和参数调整过程。②系统通过Python编程实现，基于Google的TensorFlow人工智能及深度学习开源软件库实现LSTMs的定义与开发；基于Qt(PyQt)图形用户界面GUI框架实现图形界面程序；对于多种图形绘制任务，系统基于Matplotlib、PyQt设计实现2D、3D绘图控件并完成图形绘制。