LSTM-时间序列预测

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的细节 卷积神经网络是一种特别有效的提取图像特征的手段。一个在大数据集如ImageNet上预训练好的模型能够非常有效的提取图像的特征。 长短期记忆网络能够处理长短不一的序列式数据，比如语言句子。给定一个输入，网络能够给出一个序列输出。

异常检测风险 在对金融风险度量和收益执行异常检测的5个模型之间的比较。 这些实验是学位项目“投资组合风险管理异常检测”的一部分，可以在Simon_Westerlind_Masters_Thesis.pdf或上找到。 先决条件 安装 。 安装conda要求 conda install --yes --file requirements.txt 安装软件包。 否则，ARMA-GARCH将不起作用。 安装 。 复制存在于./htm中的returns_and_risk文件夹并将其放置在/ nupic / examples / opf / clients /中 跑步 要运行EWMA，ARMA-GARCH，LSTM和HardLimits，请运行 python garch_long.py 在./garch文件夹中。 之后运行 python run.py --plot 可以在/ nupic /

本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。 本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减

java 人脸识别源码下载CnnForAndroid：Android平台上使用卷积神经网络（CNN）的分类项目。 它还支持Caffe模型 CnnForAndroid 是一个android平台的深度学习实现，使用Tiny-cnn结构，提供两种识别样本：一种是caffe net的性别识别； 二是tiny-cnn网的车标识别。 待办事项列表 添加 opencl 支持。 更改为 tiny-dnn 新版本 优化代码，提高速度。 依赖关系 （适用于Android平台Opencv-2.4.9） （旧版本） 支持Caffe模型 tiny-cnn 提供了caffe-convertor.cpp 来支持caffe 模型。项目也支持caffe 模型编译caffe_convertor 和protobuf。 性别承认 该项目还为 caffe 模型提供了一个样本，用于区分男性和女性，也称为性别识别。 1.训练数据从哪里来？ MORPH Album 2. the test accuracy is 90.01% in my caffe's net. 2.caffe网？ 3.如何训练自己的caffe模型？ (1)Plea

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