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预测模型调研文档 预测模型调研文档（RNN、CNN、LSTM模型）

Keras 示例代码，包括CNN，LSTM，CNN-LSTM等，非常全面。(Keras sample code, including CNN, LSTM, CNN-LSTM, and so on, is very comprehensive.)

基于DEAP的四分类脑电情绪识别算法。 使用该模型从价-觉醒平面对四个情绪区域进行分类：高价-高觉醒（HVHA）、高价-低觉醒（HVLA）、低价-高觉醒（LVHA）和低价-低觉醒（LVLA）。 并提出了两种模型来解决这一问题：一维卷积神经网络（CNN-1D）结合LSTM，第二个模型为一维卷积神经网络（CNN-1D）结合GRU。 实验结果表明，该方法在1DCNN-GRU模型和1DCNN-LSTM模型中的训练准确率分别为96.3%和97.8%。因此，这两种模型对执行这种情绪分类任务都非常好。 这是专门为解决消失梯度问题而设计的，消失梯度问题通常成为时间序列数据集中的一个问题。

CNN-LSTM-Caption-Generator-master.zip CNN-LSTM-Caption-Generator-master.zip CNN-LSTM-Caption-Generator-master.zip

CNN-LSTM-ATT论文评分模型 这是用于自动作文评分的纸质基于注意力的循环卷积神经网络的Pytorch实现。 [ ] 版本 我们的版本是： Python 3.6 PyTorch 1.8.0 训练 python train.py --oov嵌入--embeddding手套--embedding_dict Gloves.6B.50d.txt --embedding_dim 50 --datapath data / fold_ --prompt_id 1 请注意，您应该下载Gloves.6B.50d.txt。

DEAP数据集自动情感识别 该项目使用来自DEAP数据集的EEG信号，使用集成的一维CNN，LSTM和2D，3D CNN以及带有LSTM的级联CNN将情绪分为4类。

CNN-LSTM Matlab源码，稳定运行

一个模型+主程序，然后里面还有CWRU轴承的数据，直接可以运行。 想修改模型可以在model.py里修改，这样就可以拿来自己搞点东西。

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