BiLSTM4Rec 双向LSTM网络基于序列的推荐

在Pytorch上使用LSTM模型进行能量预测 以下存储库包含几个笔记本，可与ASHRAE的数据库配合使用，以应对Kaggle上的Great Energy Predictor III竞赛。 我们将第三个模型与其他两个模型之间的问题框架稍有不同的三个模型进行比较。 它们的网络性质不同，前两个是LSTM RNN模型，第三个是简单FCNN模型。 然后将结果进行比较，然后评估有关在预测问题上使用LSTM的便利性的一些观察结果。 训练和评估模型所用的数据对应于住宅建筑物的电力负荷，以及来自最近车站的每小时气象数据。 您可以在找到原始数据和数据描述。

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matlab精度检验代码lstm-qrs-检测器 基于CNN-LSTM的QRS检测器，用于ECG信号 该项目为ECG信号实现了基于深度学习的QRS检测器。 具体而言，使用了混合CNN-LSTM模型。 在测试集上，该模型的f1为0.79，准确度为0.95。 要正确理解这一点，请使用以下模型： #first CNN model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=5,\npadding='same', input_shape=X_train.shape[1:])) model.add(Activation('relu')) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1, 4))) model.add(Dropout(0.25)) #second CNN model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=5,\npadding='same')) model.add(Activation('relu')

LSTM-matlab代码.rar

行人温度检测LSTM 使用KAIST多光谱行人检测基准数据集的LSTM实现

MI-LSTM:预测收盘价的深度学习项目

BiLSTM-POS-Tagger 基于双向LSTM网络（PyTorch）的词性标注器 要训​​练网络，请使用rnn_train.py（确保提供带标签的数据集） 要加载网络并标记句子，请使用rnn_annotate.py Data.py和TaggerModel.py包含各自的类

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