Matlab多层lstm代码使用具有CNN功能的深度双向LSTM在视频序列中进行动作识别 我们已经使用caffe模式使用matlab脚本“ oneFileFeatures ...”从视频中提取了深层功能。 每个CSV文件代表一个视频的功能。 使用“ TrianTestSpit.m”将其拆分。 火车数据中的每个CSV都会合并在一起，以使用“ EachClassCSV”为每个班级创建一个CSV文件。 使用“ EachClassCSV”文件在训练数据上进行训练和验证拆分，它也为我们提供了标签。 使用“ oneHotLabeling”将其转换为热点。 最后，我们使用“ LSTM.py培训代码”，该代码包含简单的LSTM，多层LSTM和多层双向LSTM。 请引用以下论文 Ullah, A., Ahmad, J., Muhammad, K., Sajjad, M., & Baik, S. W. (2018). Action Recognition in Video Sequences using Deep Bi- Directional LSTM With CNN Features. IEEE A

心电图合成与分类 用于ECG合成的一维GAN和3种模型：具有跳过连接的CNN，具有LSTM的CNN和具有LSTM的CNN，以及用于ECG分类的注意力机制。 动机 心电图被心脏病专家和医学从业者广泛用于监测心脏健康。 与许多其他时间序列数据类似，手动分析ECG信号的主要问题在于难以检测和分类信号中的不同波形和形态。 对于人类而言，此任务既耗时又容易出错。 让我们尝试将机器学习应用于此任务。 数据 可用。 问题的表述： 每个信号应标记为以下类别之一（ “正常” ， “人工过早” ， “室性早搏” ， “室和正常融合” ， “起搏和正常融合” ）。 解决方案 此处提供具有研究和解决方案的代码-和此处 。 楷模 GAN结果 分类结果

基于 LSTM 的短期风速预测研究

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cnn源码matlab去建立癫痫发作预测 该项目使用 CNN + LSTM 架构从 EEG 数据预测癫痫发作。 它将数据分类为 preictal(label = 1) 或 interictal (label = 0)。 可在此处找到用于该项目的数据： 。 该项目有两部分： 预处理： 预处理脚本使用小波变换对 EEG 信号进行去噪，降低采样频率并将 10 分钟片段分成 15 个时间序列。 项目的这部分是用 MATLAB 编写的。 该脚本位于 source/Preprocessing/Preprocess_data.m 下。 CNN + LSTM： 预处理完成后，将使用此数据训练 CNN + LSTM 模型。 架构如下图所示： source/DataGenerator.py 脚本是一个自定义类，用于将数据批量加载到内存中，而不是一次加载整个数据集。 有关该类的更多信息，请参阅脚本中的注释。 注意：要安装使用的 python 库： 下载此存储库。 使用以下命令安装依赖项：pip3 install -r requirements.txt（假设已经安装了 python3 和 pip） sourc

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自然语言处理中命名实体识别效果最好的方式，上述为原文