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介绍： 用于人类活动识别的LSTM-CNN模型第一个可穿戴的数据集是“ ，该包含30位受试者的记录，这些受试者在进行带有腰部安装式智能手机的嵌入式智能手机的同时进行日常生活（ADL）活动。 每个人都在腰上佩戴智能手机（三星Galaxy S II）进行六项活动。 从嵌入式加速度计和陀螺仪中，以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角速度。 标签是通过视频记录的。 传感器信号通过应用噪声滤波器进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中采样。 通过从时域和频域计算变量，从每个窗口获得了561个特征的向量。 另一个可穿戴数据集是数据集，该数据集包含十名志愿者在执行12项常见活动时的身体运动和生命体征记录。 放置在对象胸部，右手腕和左脚踝上的传感器用于测量身体各个部位所经历的运动，即加速度，转弯速率和磁场方向。 置于胸部的传感器还提供2导联心电图测量，可

匹配LSTM 在这里我们在SQuAD上实现MatchLSTM（Wang and Jiang 2016）模型，R-Net（Wang et al.2017）模型和M-Reader（Hu et al.2017）（Rajpurkar et al.2016）。 也许有些细节与最初的论文有所不同。 要求 python3 水蟒 hdf5 实验 Match-LSTM +模型与Match-LSTM略有不同。 用GRU代替LSTM 添加类似r-net的门控注意匹配 添加单独的字符级编码 添加其他功能，例如M-Reader 在一个GRU层上添加聚合层 指针网中的初始GRU第一状态在匹配层之后添加全连接层 评估SQuAD开发人员集的结果： 模型 EM 11 Match-LSTM +（我们的版本） 70.2 79.2 Match-LSTM（纸） 64.1 73.9 R-NET-45（我

注意神经网络的序列到序列学习 更新：检出的beta版本，完全支持seq2seq-attn的功能完全重写。 Seq2seq-attn将继续受支持，但是新功能和优化将集中在新代码库上。 在编码器-解码器为LSTM的情况下，以（可选）注意标准序列到序列模型的实现。 编码器可以是双向LSTM。 此外，还可以选择通过运行卷积神经网络，然后运行基于字符嵌入的用作输入）来使用字符（而不是输入单词嵌入）。 注意模型是从，Luong等。 EMNLP2015。我们将全球通用注意力模型与本文中的输入反馈方法结合使用。 输入进纸是可选的，可以关闭。 角色模型来自“ ，Kim等。 AAAI 2016年。 在基线模型之上还有很多其他选项，这主要归功于的出色。 具体来说，有一些功能可以实现： 。 Luong等人，EMNLP 2015。 Costa-Jussa和Fonollosa，ACL，2016年。 。

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dbn matlab代码自述文件 作者 tanh丽媛 项目名 情绪分析 用于情感分析的深度神经网络方法 建造 软件环境：Jupyter Notebook，MATLAB R2019a（任何版本都可以使用） 版本控制：Python 3.6 所需的库：Numpy 1.14.3，Pandas 0.23.0，Python正则表达式运算2.2.1，自然语言工具包3.3，Sklearn 0.19.1，Keras 2.2.4（任何版本都可以使用） 贡献者 感谢albertbup提供了深度信任网络的源代码。 感谢新加坡南洋理工大学的黄光斌教授提供深度极限学习机的源代码。 数据集是从Kaggle下载的。 设置 从master分支下载该代码，作为sentiment_analysis-master.zip。 解压缩sentiment_analysis-master.zip，打开文件夹，应该有“ DBN”文件夹，“ DELM”文件夹，“ LSTM”文件夹和“ numpy_to_matlab”文件夹。 访问下载名为“输入”的数据集文件夹。 将“输入”文件夹放入“ LSTM”文件夹，“ DBN”文件夹和“ nump

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