字符张量流 使用Tensorflow在Python中使用字符级语言模型的多层递归神经网络（LSTM，RNN）。 灵感来自安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的。 要求 基本用法 要在tinyshakespeare语料库上使用默认参数进行训练，请运行python train.py 。 要访问所有参数，请使用python train.py --help 。 要从检查点模型中采样python sample.py 。 在学习仍在进行时进行采样（以检查最后一个检查点）仅在CPU或其他GPU中有效。 要强制CPU模式，请使用export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""并随后unset CUDA_VISIBLE_DEVICES （在Windows上分别set CUDA_VISIBLE_DEVICES=""并set CUDA_VISIBLE_DEVICES= ）。 要在

虚假新闻检测器使用LSTM-RNN 通过使用LSTM（长期短期记忆）递归神经网络，开发了深度学习模型来识别文章何时可能是假新闻。 数据集 数据集在kaggle网站上给出 任务 在nltk Framework的帮助下，通过删除标点符号，停用词等对文本数据进行预处理 执行一种热编码，包括填充序列 应用词嵌入语料库文件 训练具有100个神经元的单层LSTM模型 训练数据的准确性为99％，测试数据的准确性为90％

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使用LSTM对北京市PM2.5进行2步预测，压缩包含有： 1.PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv 2.LSTM_PM2.5多步预测.ipynb 3.LSTM_PM2.5多步预测.html

PyChat-LSTMAutoencoder：使用Corenell电影对话语料库上的LSTM自动编码器模型实现的适用于Facebook的聊天机器人

LSTM Time Series Prediction with Bayesian optimization.zip

基于LSTM的EEG脑电信号分类，数据集来自于BCI竞赛IV-2b 下载方法见我的博客 https://blog.csdn.net/fzf1996/article/details/88031737

主要介绍了在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

LSTM Networks for Online Cross-Network Recommendations.

POI推荐系统的论文，原文是英文，我做了中文翻译以及一点小小的整理