深度排序 学习使用seq2seq模型对数字进行排序。 运行这段代码 调用pip install -r requirements.txt安装所有依赖项。 产生资料 可以使用所有数据 样品电话 python generate.py \ --name="train" \ --size=10000 \ --max_val=256 \ --min_length=2 \ --max_length=256 \ 训练 可以通过在设置适当的参数，然后将train.run()设置为在调用，最后一次调用python main.py （是的，我很抱歉，对于未配置命令行参数）。 从上面的示例调用生成的数据集中训练了1个纪元，大约花费了10分钟。 评估 在train.txt上训练模型后，使用生成测试集（ name="test" ），然后以与上所述相同的方式运行 ，以查看该模型的一些示例评估。 再

RNN卷积神经网络，LSTM，使用matlab实现，简单的数据拟合

轨迹预测 使用机器学习算法（例如lstm，seq2seq等）预测船只轨迹的python框架。

【项目实战】Python实现循环神经网络SimpleRNN、LSTM进行淘宝商品评论情感分析(含爬虫程序) 内容包括： 资料说明：包括爬虫程序+数据集+源代码+PDF文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)数据采集； 3)数预处理； 4)探索性数据分析； 5)LSTM建模； 6)模型评估； 7)实际应用。

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非常简易的keras函数式（Functional）模型学习以LSTM为例构建多输入和多输出模型的完整实例，可以让新手完美掌握整个模型构建的流程

网上有很多对mnist数据集的测试，我在分析的就是lstm模型。由于mnist数据是像素图片，并且查看不清里面的内容，我为了做这个可是真费了劲了。最大的问题就是编码。将数据转化为0-255的像素数据时，utf8编码对128-255的编码会出现两位编码，因此在运行lstm时会出现数据数量的错误，查了很多资料，绕了很多弯，最终找到了合适的编码‘latin1’。

【lstm预测】基于粒子群优化lstm预测matlab源码.md

本代码利用长短期记忆神经网络（LSTM）进行文本分类，支持中英文文本分类，简单易上手，有相应视频教程介绍使用方法。

lstm代码matlab 场景-LSTM 此代码/实现可用于研究目的。 如果您在工作中使用此代码/数据，请引用以下论文： Huynh、Manh 和 Gita Alaghband。 “通过将场景 LSTM 与人体运动 LSTM 相结合来预测轨迹。” 视觉计算国际研讨会。 斯普林格，湛，2019 年。 现在代码有点乱，我们正在做一些清理工作。 如果您有任何问题/查询，请发送电子邮件至。 此存储库包含 :check_mark: ETH 和 UCY 数据集的处理数据（以像素和米为单位）。 该数据也用于 SGAN 方法。 ├── data │ ├── pixel/ * .txt │ ├── meter/ * .txt :check_mark: 将像素转换为米，反之亦然的脚本。 仔细检查单应矩阵和输入文件的路径。 ├── data_utils │ ├── homography_matrix/ * .txt │ ├── eth_utils/ * .m (matlab scripts to process eth data) │ ├── data_utils/ * .m (matlab scripts to process ucy data