本文将对以下几种tensorflow中常用的交叉熵损失函数进行比较： tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits tf.losses.softmax_cross_entropy tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy 1. tf.losses.sigmoid_cross_entropy import tensorflow as tf batch_size = 4

本包包含文本情感分类的数据包和实现文本情感分类的代码

随着社会经济的蓬勃发展，地铁、隧道、桥梁等大型建筑的需求也越来越大.通过对结构变形数据的分析与预测，可以判断结构未来的发展趋势，对安全隐患提前预警和采取应急措施，预防灾害的发生.由于变形监测数据通常具有不稳定性和非线性的特点，使得监测数据预测成为结构监测研究中的一个难题.针对结构变形预测模型存在的问题，本文提出了一种基于正交参数优化的长短时记忆网络（LSTM）结构变形预测模型.该模型通过LSTM网络结构获得时间序列的长期记忆，充分挖掘变形数据的内部时间特征；并通过正交试验对LSTM模型的参数进行优化；最后通过实测数据对模型进行验证，实验结果表明，模型预测值与实际监测值吻合较好.通过与WNN、DBN-SVR和GRU模型相比，平均RMSE、MAE和MAPE分别降低了56.01%、52.94%和52.78%，本文提出的基于正交参数优化的LSTM结构变形预测模型是一种有效的结构沉降方法，为结构安全施工以及运营的安全提供可靠信息，对确保结构安全具有重要意义.

本资源通过作者查阅资料并进行相应的修改，得到此最终版本的学习资源，是深度学习里面一些常用的激活函数和损失函数对应的代码，供广大用户参考。

LSTM_Kalman预测温度代码，可直接运行，内有程序使用说明。

应该是目前为止互联网上能找到的关于yolo v1目标检测开源算法损失函数的最详尽的代码注释了吧！对于初学人工智能的朋友们应该有所帮助。

里面包含nlp情感分析训练测试时所使用的数据集（正例，负例），以及词向量文件。

matlab中交织代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 论文介绍的LIC-LSTM模型的源代码：分层交织卷积LSTM 源代码以匿名方式提交给Github，以符合加拿大人工智能会议的双盲审查程序 要在字符预测任务上训练两层LIC-LSTM模型，请运行main_cnn_lstm_multi.m 该软件中的Adam优化，cnnconvolve，cnnnet_init函数是使用原始代码链接从matlab cnn工具箱中派生的： 这些功能在此处仅用于学术目的，并符合许可规则； %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

问题描述 在语义连贯的句子中去掉一个词语，形成空格，要求在给出的对应备选答案中，系统 自动选出一个最佳的答案，使语句恢复完整。 相关语料 1、 train_data文件夹： 1.常老师提供的522个txt格式的文件 2.从 一共有811个训练文本 2、 test_data文件夹: 1、 Development_set： 一份含有 240 句话的语料及答案 2、 test_set： 一份含有 800 句话的测试语料，每句话有一个空格和 5 个备选答案 3、 middle_data文件夹： 存放数据预处理后的文本文件，方便进行后续训练 4、 model文件夹： 存放模型 5、data_preprocess.py 进行数据预处理 6、train_model.py 模型训练 7、test_data_score.py 输出测试集的准确率和输出结果文件 评测方法 准确率＝正确填空句子的个数/全部句子的

使用LSTM网络做预报(Forecast) 在一次小小的比赛中需要做趋势预测，当时找了很多种方法，最后也对LSTM的使用做出一定的研究，现在大多数能找到的都是Predict，对于Forecast的做法虽然找到了原理，但由于各种原因自己未能很好写出。最后是完成了，这里也做一个小小的记录。 LSTM 完全不想解释，因为只是调包侠，原理还不懂，调参都是手动调的，很离谱。 代码 导入基础模块，preprocessing用作数据归一化预处理 # 导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from