使用TensorFlow进行自然语言处理 这是发布的进行的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 自然语言处理（NLP）提供了可用于深度学习应用程序的大多数数据，而TensorFlow是当前可用的最重要的深度学习框架。 使用TensorFlow进行自然语言处理将TensorFlow和NLP结合在一起，为您提供了宝贵的工具来处理当今数据流中大量的非结构化数据，并将这些工具应用于特定的NLP任务。 因此，Thanhan Ganegedara首先让您了解NLP和TensorFlow基础知识。 然后，您将学习如何使用Word2vec（包括高级扩展）创建单词嵌入，将单词

股票市场预测Web应用程序使用机器学习 基于机器学习和推特情感分析（代码中包含的API密钥）的股市预测Web应用程序。 Web App的前端基于Flask和Wordpress 。 该应用程序根据用户的输入预测纳斯达克或NSE下任何给定股票的未来7天的股价。 使用三种算法进行预测： ARIMA，LSTM，线性回归。 该网络应用程序将未来7天的预测价格与推文的情绪分析相结合，以给出建议价格是上涨还是下跌 注意 由于超出了Github LFS的配额，Wordpress文件已从存储库中移出。 现在从下载 屏幕截图 在屏幕截图文件夹中查找更多屏幕截图，或 文件和目录结构 screenshots -

CS291K 使用CNN-LSTM组合神经网络模型对Twitter数据进行情感分析 论文： : 博客文章： : 动机 该项目旨在扩展我们以前使用简单的前馈神经网络（位于此处： ＆ ）进行的情绪分析工作。 相反，我们希望尝试使用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型，以对Twitter数据进行情感分析。 依存关系 sudo -H pip install -r requirements.txt 运行代码 在train.py上，更改变量MODEL_TO_RUN = {0或1} 0 = CNN-LSTM 1 = LSTM-CNN 随时更改其他变量（batch_

深度学习实践应用之RNN和LSTM算法的原理和应用学习资料。

为了解决传统RNN无法长时依赖问题，RNN的两个变体LSTM和GRU被引入。 LSTM Long Short Term Memory，称为长短期记忆网络，意思就是长的短时记忆，其解决的仍然是短时记忆问题，这种短时记忆比较长，能一定程度上解决长时依赖。 上图为LSTM的抽象结构，LSTM由3个门来控制，分别是输入门、遗忘门和输出门。输入门控制网络的输入，遗忘门控制着记忆单元，输出门控制着网络的输出。最为重要的就是遗忘门，可以决定哪些记忆被保留，由于遗忘门的作用，使得LSTM具有长时记忆的功能。对于给定的任务，遗忘门能够自主学习保留多少之前的记忆，网络能够自主学习。 具体看LSTM单元的内部结构

LSTM学士 我的有关LSTM代码和图表的存储库。 不允许复制和粘贴！ 该存储库中的内容不是免费使用的（只有具有适当参考的图才能使用）。 一切都是由@ Poopaye-96创建的

lstm代码matlab lstm_matlab 长短期记忆的matlab版本该代码适用于 lstm 模型。 各个文件的作用列举如下： lstmcellsetup.m：为前馈反向传播神经网络创建一个 lstmcell 层。 lstmcellff.m：执行前馈传递。 lstmcellbp.m：执行反向传播。 lstmcellupdate.m：用计算的梯度更新权重和偏差gradientTest.m：测试 lstmcellbp.m 计算的梯度是否正确toyexample：玩具使用代码的例子。

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stockDL：用于股票价格预测和计算的深度学习库 复制粘贴不是您应该共享代码的方式。 特征 基于2种传统股票市场算法[买入，持有和移动平均]和2种深度学习算法[LSTM网络和Conv1D + LSTM网络]的单一股票交易和价格比较 以JSON格式返回结果，包括总总收益，年总收益，总净收益和年净收益。 此JSON结果可用于基于Web的价格预测。 考虑到印度的经纪人佣金和资本利得税[可以修改] 每次运行库时都进行动态模型训练，从而使模型不受上帝行为，大流行，突然亏损，股价上涨引起的异常股票市场变化的影响。 Yahoo Finance API的最新财务数据收集（从股票开始日期到当前数据）。 与Flask或另一个python后端轻松进行后端集成，以进行Web部署。 在带有4992 NVIDIA CUDA和24 GB VRAM的Tesla K80 GPU上，结果处理时间不到90秒。 比其