基于LSTM的股票预测tensorflows代码，通俗易懂，亲测有效

股票买卖最佳时机leetcode 项目前提 该项目探索了使用监督式机器学习模型以基本面和技术分析数据作为输入可以预测未来股票价格的程度。 该项目旨在确定哪种监督机器学习模型，从时间序列多线性回归 (TS-MLR)、循环神经网络 (RNN) 到长短期记忆 (LSTM)，可以以最低的根预测未来股票价格均方误差 (RMSE)。 在这样做的过程中，我们进行了降维和特征选择，深入了解了对预测未来股票价格特别重要的基本面和技术分析数据的类别。 这种洞察力可以整合到选股策略中，并为买卖股票的理想时机提供基准。 该项目将 LSTM 列为表现最佳的机器学习模型，预测未来一个月收盘价的平均 RMSE 为 8.03，预测未来六个月收盘价的平均 RMSE 为 13.45。 动机 投资股票市场往往是最不稳定的投资类型。 因此，我们的项目探索了最小化此类波动的方法之一——分析公司数据以发现股票价格变化的可能趋势。 在此过程中，我们的项目希望这些趋势能够帮助提高投资者的确定性。 理想情况下，最好（最小 RMSE）模型将允许投资者从投资中获利并“击败市场”。 我们项目的意义有两个方面。 首先，它提供了对影响股票价格的

引文 文章： ： 如果您发现此存储库对您的研究有用，请引用此工作： Martinsson, J., Schliep, A., Eliasson, B. et al. J Healthc Inform Res (2019). https://doi.org/10.1007/s41666-019-00059-y 先决条件 该代码旨在在OhioT1DM数据集上运行。 因此，要使用它（例如，示例实验YAML配置）中的xml_path需要指向XML数据文件所在的磁盘上的路径。 例如，更改“ / home / ubuntu / ohio_data / OhioT1DM-training /”以指向包含ohio数据集XML文件的Ohiot1DM-training文件夹。 当然可以编写一个新的数据集模块，该模块将数据加载为所需格式并在其他数据上训练模型。 安装 $> chmod +x setup

股票价格预测器：建立LSTM递归神经网络来预测股票市场价格

使用LSTM +CNN对EGG 进行分类预测，一维CNN提取数字信息特征，LSTM 进行分类预测

道路交通事故是道路交通安全水平的具体体现，为使预测数据更科学地为交通管理系统提供决策。提出建立基于LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络的交通事故模型，训练交通事故相关的数据，对交通安全水平的指标进行预测。经过与传统回归模型和传统神经网络模型进行实验对比，实验显示LSTM拟合效果最佳，另外LSTM模型对同一趋势上的预测效果有明显优势。通过使用LSTM模型捕获数据中存在的时序依赖关系，能够更准确地对交通事故安全水平进行预测，使交通管理部门制定更加科学准确的决策。

用LSTM写唐诗。使用tensorflow框架。代码是可以正常运行的代码，包含数据集。

该项目有两部分： 1.预处理： 预处理脚本使用小波变换对EEG信号进行去噪，降低采样频率并将10分钟片段分成15个时间序列。项目的这部分是用MATLAB编写的。该脚本位于source/Preprocessing/Preprocess_data.m下。 2.CNN+LSTM：预处理完成后，将使用此数据训练CNN+LSTM模型。 架构如下图所示： source/DataGenerator.py脚本是一个自定义类，用于将数据批量加载到内存中，而不是一次加载整个数据集。有关该类的更多信息，请参阅脚本中的注释。

Kaggle语音识别 这是针对的Kaggle竞赛的项目，目的是为简单的语音命令构建语音检测器。 该模型是使用连接器时间分类（CTC）成本的卷积残差，向后LSTM网络，由TensorFlow编写。 首先将音频波文件转换为滤波器组频谱图。 CNN层从频谱图输入中提取分层特征，而LSTM层的作用类似于编码器/解码器，对CNN特征的序列进行编码，并输出字符作为输出。 LSTM编码器/解码器非常动态。 取决于训练词汇，可以用整个单词，音节或仅音素的信息对发出的字符进行编码。 完全连接的层会压缩表示形式，并进一步将字符与单词解耦。 该项目旨在调试和可视化友好。 提供这些界面以权重和激活，登录TensorBoard并记录示例单词的学习，这些示例单词显示了如何在训练中学习角色和决策边界。 安装和使用： 先决条件：Python 3.5，TensorFlow 1.4; 或Python 3.6，Tens

matlab代码黄色MR脑组织分割 MR脑组织分割是生物医学图像处理中的重要问题。 目标是将图像分为三个组织，即白质（WM），灰质（GM）和脑脊髓液（CSF）。 我们使用具有多模态和邻接约束的LSTM方法进行脑图像分割。 我们从大脑图像生成特征序列，并将其输入经过训练的LSTM / BiLSTM模型中以获得语义标签。 该方法实现了有希望的分割结果以及对噪声的鲁棒性。 纸 谢凯，应雯。 LSTM-MA：一种具有多模态和邻接约束的LSTM方法，用于脑图像分割。 （提交给ICIP 2019） 代码 用于实现我们的方法的Matlab代码：LSTM-MA和BiLSTM-MA。 数据集 ：包含正常脑的MRI模拟量，具有三种模式：T1，T2和PD。 ：包含T1，T1反向恢复和FLAIR序列。 管道 我们建议的细分渠道的说明。 给定多模态切片的输入，遵循两个阶段以获得最终的分割结果。 首先是序列构建阶段，以两种方式生成特征序列，即逐像素约束和超逐像素约束。 其次是分类阶段，将特征序列分别输入LSTM或BiLSTM层，然后再输入完全连接的层和s​​oftmax层。 正常的大脑 在BrainWeb上的三个