rnn笔记本
RNN（SimpleRNN，LSTM，GRU）Tensorflow2.0和Keras笔记本（车间材料）
滑梯
视频
某些部分是可以自由地从我们的也可以购买一个完整的软件包，包括从波斯32个视频
笔记本电脑
RNN简介：
我们如何推断不同的序列长度？
加密货币预测
当我们使用return_sequences = True吗？
堆叠式RNN（深度RNN）
使用LSTM层
CNN + LSTM用于球运动分类
Keras中的TimeDistributed层是什么？
视频分类介绍
CNN + LSTM
通过预训练的CNN和LSTM进行动作识别
如何使用预训练的CNN作
2021-09-23 15:23:34
6.86MB
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股票预测器
该程序使用了一个人工循环神经网络，称为长短期记忆（LSTM-多元变量） 使用过去60天的股价来预测“苹果”在30天内的开盘价。
准备数据
获取数据
股票数据是使用pandas_datareader软件包从雅虎财务部门收集的。 时间范围是从2016年1月1日到2021年1月1日。
df = web.DataReader('AAPL', data_source='yahoo', start='2016-01-01', end='2021-01-01')
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2016-01-04
26.342501
25.500000
25.652500
26.337500
24.400942
2016-01-05
26.462500
25.602501
26.437500
25.677500
23.789471
2016-01-
2021-09-23 06:45:36
118KB
1
神经网络的时间序列分析
重点比较ANN，RNN，LSTM和LSTM在时序分析中的表现
在这个项目中，我建立并比较了四种类型的ANN模型：具有Attention的完全连接的ANN，RNN，LSTM，LSTM。 有两个包含时间序列的数据集。 目的是建立深度神经网络，该网络可以学习数据中的时间模式并预测未来观察的价值。 对于那些模型，我比较了预测的准确性和训练过程的速度。 请参考Report.pdf了解详细说明和参考。
为了构建神经网络，我使用python keras库。 为了实现注意力机制，我使用了Christos Baziotis的。
2021-09-22 21:03:14
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转换STM
使用Keras进行卷积LSTM进行视频分割。
数据应作为一组视频（mp4格式）在单独的文件夹中提供，并在文件名中带有后缀_label的相应分段掩码（扩展名之前）。
训练模型运行脚本
lstm_train_fcn.py
它将加载数据，将分辨率压缩4倍-输入的形状应分别为（W，D，C）（96,108,1）。 在这里，我只考虑1个通道，即黑白图像。 对于彩色图像，请更改形状。
在NVIDIA TitanX中，每1000帧视频序列的培训应该花费1个小时
使用卷积LSTM（中间）和仅卷积（顶部）进行超声视频序列和相应图像分割的示例
2021-09-22 16:14:51
196KB
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