自己的故障诊断课程设计，安装环境： tensorflow1.7 cpu版 用gpu会报内存不够错误 keras==2.2.4 数据集：CWRU数据集 西储大学轴承数据集 已附带处理好的数据集 包含CNN预测程序，已在本机使用。 直接可以使用，无bug版本。

人工智能-深度学习-注意力-基于attention的LSTM/Dense implemented by Keras X = Input Sequence of length n. H = LSTM(X); Note that here the LSTM has return_sequences = True, so H is a sequence of vectors of length n. s is the hidden state of the LSTM (h and c) h is a weighted sum over H: 加权和 h = sigma(j = 0 to n-1) alpha(j) * H(j) weight alpha[i, j] for each hj is computed as follows: H = [h1,h2,...,hn] M = tanh(H) alhpa = softmax(w.transpose * M) h# = tanh(h) y = softmax(W * h# + b) J(theta) = negative

人工智能-项目实践-文本分类-CNN-RNN中文文本分类，基于TensorFlow 使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类 CNN做句子分类的论文可以参看: Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 以及字符级CNN的论文：Character-level Convolutional Networks for Text Classification 本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类，达到了较好的效果。 文中所使用的Conv1D与论文中有些不同，详细参考官方文档：tf.nn.conv1d

可视化分析RNN的状态变化 有关LSTMVis，介绍视频以及实时演示链接的更多信息，请访问 还可以在或在线演示中查看我们关于序列到序列模型的新工作，为 V2.1中的更改 更新到Python 3.7 ++（感谢@nneophyt） V2的变化 新设计和服务器后端 隐藏状态轨道的离散缩放 添加了用于元数据和预测的注释轨道 为张量流添加了训练和提取工作流 客户端现在是ES6和D3v4 客户端的一些性能增强 添加了Keras教程（感谢Mohammadreza Ebrahimi） 安装 请使用python 3.7或更高版本来安装LSTMVis。 克隆存储库： git clone https://github.com/HendrikStrobelt/LSTMVis.git ; cd LSTMVis 使用安装python（服务器端）要求： python -m venv venv3 sour

基于matlab的CNN-LSTM深度学习网络训练,有用的特征从CNN层中提取，然后反馈到LSTM层，该层形成预测的上下文顺序+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

通过MATLAB编程实现的单独一个lstm,不使用matlab的自带的LSTM工具箱+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

LSTM网络的训练和测试,采用时间序列进行测试，训练时间较慢，要耐心等待。 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径

基于ACAM3, bDNN, DNN,LSTM四种深度学习的语音检测VAD处理仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的main.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于TensorFlow、CNN、清华数据集THUCNews的字符级卷积神经网络实现文本分类算法源码

灰狼算法优化lstm进行回归预测，内置数据集，全中文注释，可以在matlab2019或者更高版本上直接运行。