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Tensorflow-
LSTM
-股票预测DEMO-注释版
Tensorflow-
LSTM
-股票预测DEMO-注释版Tensorflow-
LSTM
-股票预测DEMO-注释版
2021-04-02 10:46:13
224KB
Tensorflow
LSTM
股票预测
1
LSTM
(长短期记忆神经网络)时间序列预测
MATLAB实现
LSTM
(长短期记忆神经网络)时间序列预测
2021-04-01 18:05:38
4KB
LSTM
1
LSTM
(长短期记忆神经网络)的小项目
使用keras库,数据来自BCI Competiton数据集下的Data from Berlin组的mat文件,请仅限用于研究,数据包组成,使用后三个量x_train(训练集),y_train(标签),x_test(测试集),训练集有316组样本,样本由500毫秒下28通道的数据构成,数据详细描述:http://www.bbci.de/competition/ii/berlin_desc.html。使用k折验证法验证,验证结果极佳,但没有测试集的标签,所以不知道对于新数据的分类情况如何。
2021-04-01 12:26:59
9.93MB
LSTM
ECG
BCI
神经网络
1
LSTM
-based Stacked Autoencoder for Multivariate time Series forecasting.pdf
Unsupervised pre-training of a Deep
LSTM
-based Stacked Autoencoder for Multivariate time Series forecasting problems Alaa Sagheer
2021-03-31 15:22:06
1.83MB
LSTM-based
Unsupervised
Autoencoder
Multivariate
LSTM
数据集+python源码.rar
LSTM
数据集+python源码.rar
2021-03-31 14:44:10
23.19MB
python
1
lstm
自动编码器以进行异常检测:使用
LSTM
自动编码器检测异常并对稀有事件进行分类-源码
LSTM
异常检测自动编码器 使用
LSTM
自动编码器检测异常并对稀有事件进行分类。 如此多次,实际上是现实生活中的大多数数据,我们都有不平衡的数据。 数据是我们最感兴趣的事件,很少见,不像正常情况下那么频繁。 例如,在欺诈检测中。 大多数数据是正常情况,无论数据是否已标记,我们都希望检测异常或何时发生欺诈。 处理未标记的数据时,我们通常会使用“异常值检测”方法,例如,基于聚类的局部离群值因子(CBLOF) ,基于直方图的离群值检测(HBOS)等。而标记的数据被视为“分类”问题和分类器,如和。 但是,由于正数据点在数据中很少见,因此该算法发现很难从数据中学到很多东西。 例如,分类器通常最终会在所有情况下都预测为“负”,以实现最佳准确性。 在这里,我们将研究可用于有监督和无监督以及罕见事件分类问题的另一种方法。 长短期记忆自动编码器。
2021-03-30 22:23:54
97KB
JupyterNotebook
1
Tensorflow-
LSTM
-股票预测DEMO
Tensorflow-
LSTM
-股票预测DEMO Tensorflow-
LSTM
-股票预测DEMO
2021-03-30 14:53:45
222KB
tensorflow
python
lstm
深度学习
1
LSTM
-demo-master.rar
Tensorflow-
LSTM
-股票预测DEMO Tensorflow-
LSTM
-股票预测DEMO,代码有详细的注释,可以运行
2021-03-30 14:45:51
23KB
Tensorflow
LSTM
股票预测
深度学习
1
lstm
情感分析代码
lstm
情感分析代码
2021-03-30 10:26:22
13KB
LSTM
1
深度学习理论与实战PyTorch实现.zip
压缩文件中视频和代码齐全,其中包含python基础、pytorch基础等入门课程及代码;还有神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(
LSTM
)、生成对抗网络(GAN)、强化学习(RL)等进阶课程及代码。不用再到处找课程、找源码,一压缩包内容包入门。
2021-03-30 09:18:23
626.93MB
pytorch
CNN
GAN
lstm
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