CNN LSTM 带有Resnet后端的CNN LSTM用于视频分类的实现 入门 先决条件 PyTorch（需要0.4以上版本） FFmpeg，FFprobe 的Python 3 尝试自己的数据集 mkdir data mkdir data/video_data 将您的视频数据集放入data / video_data中。格式应为- + data + video_data - bowling - walking + running - running0.avi - running.avi - runnning1.avi 从视频数据集中生成图像 ./utils/generate

深度排序 学习使用seq2seq模型对数字进行排序。 运行这段代码 调用pip install -r requirements.txt安装所有依赖项。 产生资料 可以使用所有数据 样品电话 python generate.py \ --name="train" \ --size=10000 \ --max_val=256 \ --min_length=2 \ --max_length=256 \ 训练 可以通过在设置适当的参数，然后将train.run()设置为在调用，最后一次调用python main.py （是的，我很抱歉，对于未配置命令行参数）。 从上面的示例调用生成的数据集中训练了1个纪元，大约花费了10分钟。 评估 在train.txt上训练模型后，使用生成测试集（ name="test" ），然后以与上所述相同的方式运行 ，以查看该模型的一些示例评估。 再

RNN卷积神经网络，LSTM，使用matlab实现，简单的数据拟合

轨迹预测 使用机器学习算法（例如lstm，seq2seq等）预测船只轨迹的python框架。

【项目实战】Python实现循环神经网络SimpleRNN、LSTM进行淘宝商品评论情感分析(含爬虫程序) 内容包括： 资料说明：包括爬虫程序+数据集+源代码+PDF文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)数据采集； 3)数预处理； 4)探索性数据分析； 5)LSTM建模； 6)模型评估； 7)实际应用。

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本实验的数据来源NLPCC2014的微博情感分析任务，共48876条样本。这些数据中包含的8不同类别，分别为： 没有任何： 幸福： 喜欢： 惊喜： 厌恶： 愤怒： 悲伤： 害怕：

训练数据来自https://xueqiu.com，为中文。正样本（pos）：6873条，负样本（neg）：3591条； 使用albert_chinese_small，参数全调，epoch=10，lr=0.001，准确率97%； 使用albert_chinese_small只调节原始模型的一层，一层密集与后接的两层密集，epoch=30，lr=0.004，准确率92%；

非常简易的keras函数式（Functional）模型学习以LSTM为例构建多输入和多输出模型的完整实例，可以让新手完美掌握整个模型构建的流程

网上有很多对mnist数据集的测试，我在分析的就是lstm模型。由于mnist数据是像素图片，并且查看不清里面的内容，我为了做这个可是真费了劲了。最大的问题就是编码。将数据转化为0-255的像素数据时，utf8编码对128-255的编码会出现两位编码，因此在运行lstm时会出现数据数量的错误，查了很多资料，绕了很多弯，最终找到了合适的编码‘latin1’。