迁移器LSTM 该存储库在PyTorch中从头实现LSTM（允许PyTorch处理反向传播步骤），然后尝试复制。 该代码可以在本地运行，也可以在Google Colaboratory中运行。 更新：迁移器LSTM的代码已发布。 由于他们对神经网络模型实验进行参数设置的方式有点难以理解，因此我将尝试更新自己的实现以确保正确性，但是如果您要使用源代码，请 Mogrifier LSTM结果 我使用Brown语料库数据集（在笔记本中有更多信息）在基本RNN文本预测问题上测试了Mogrifier LSTM，并将Mogrifier LSTM与普通LSTM进行比较时，看到了更早的收敛结果以及更好的验证和训练损失结果。 为了进一步验证这些结果，我们需要针对更多的数据集和更多的神经网络体系结构进行测试。 每个时期已为每种LSTM类型保存了检查点和度量标准（请参阅运行文件夹）； 我没有对tensorboa

在pytorch下，以数万首唐诗为素材，训练双层LSTM神经网络，使其能够以唐诗的方式写诗。 代码结构分为四部分，分别为 1.model.py，定义了双层LSTM模型 2.data.py，定义了从网上得到的唐诗数据的处理方法 3.utlis.py 定义了损失可视化的函数 4.main.py定义了模型参数，以及训练、唐诗生成函数。 参考：电子工业出版社的《深度学习框架PyTorch：入门与实践》第九章 main代码及注释如下 import sys, os import torch as t from data import get_data from model import PoetryM

【lstm预测】基于遗传优化算法改进的lstm预测matlab源码.zip

编码-解码器-lstm 使用keras，numpy和panda的LSTM模型进行序列到序列的预测。 笔记 该项目是使用PyScaffold 3.0.3设置的。 有关PyScaffold的详细信息和使用信息，请参见 。

一维CNN+LSTM结构.py

使用长短期记忆模型（LSTM）预测股票

基于TextRNN,LSTM机器学习实现的新闻文本分类,是一个很好的神经网络入门素材,包含完整的数据集文件,代码文件,和一个已训练50k次的模型,准确率为95.74%,代码注释完整,变量命名规范,即拿即用,开发版本python3.9.7

时间序列异常检测 该存储库包含Sanket Mishra，Varad Kshirsagar，Rohit Dwivedula和Chittaranjan Hota题为“基于注意力的Bi-LSTM用于时间序列数据异常检测”的论文的开源代码。 型号图 * 提议的模型与现有和先前的最新模型的比较 根据平均F分数： 数据集 我们的模型 深度防盗 工作组 AdVec 天际线 NumentaTM 努门塔 KNN CAD HTM Java 人工无异常 0 0 0 0 0 0 0 0 0 人工的异常 0.402 0.156 0.013 0.017 0.043 0.017 0.012 0.003 0.017 realAdExchange 0.214 0.132 0.026 0.018 0.005 0.035 0.040 0.024 0.034

该论文运用的卷积神经网络（CNN）和LSTM，其中CNN处理频率和空间信息，LSTM处理从CNN输出中提取时间相关性，并将两种模型进行融合。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了92%左右的准确率。 论文设计了一种新模型，称为四维卷积递归神经网络。该模型将多通道脑电信号的频域特征、时域特征和空间特征（频率、空间和时间信息）集成在一起，用来提高脑电情绪识别的准确率。首先，提取脑电的这三种特征，我们将不同通道的差分熵特征转换为4维结构来训练深层模型。然后，介绍了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（LSTM）单元的递归神经网络相结合的CRNN模型。CNN用于从4D输入的每个时间片中学习频率和空间信息，LSTM用于从CNN输出中提取时间相关性。LSTM最后一个节点的输出执行分类。该模型在受试者内部划分的SEED和DEAP数据集上都达到了最先进的性能。实验结果表明，结合脑电频域特征、时域特征和空间域特征（频率、空间和时间信息）进行脑电情感识别是有效的。

多频道 用于越南人情绪分析的多通道LSTM-CNN模型 这是针对“用于越南人情绪分析的多通道LSTM-CNN模型” [ ]的实现。 我们提供了情绪分析数据集：VS。 数据集包括两个版本：标记化和不标记化。 要运行此代码： 请在preprocessing.py和load_data.py中指定数据路径。 运行“ python preprocessing.py”，然后运行“ python cnn_lstm.py” 要求： 凯拉斯 张量流 贡献 请在知识库中创建问题。 我们鼓励人们为该存储库做出贡献并在实际应用中应用。 执照 此存储库中的代码根据的条款。 如果您使用我们的数据或实施方式，请引用我们的以下论文，并通过电子邮件分享您的想法： @INPROCEEDINGS{Quan, author={Q. H. Vo and H. T. Nguyen and B. Le and M.