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LSTM_Stock_Prediction 这是我为Msc设计的硕士论文项目。 在金融学年2018-2019。 目的是查看股价是否存在可预测性。 如果有的话，我们是否有可能根据模型创建交易策略。

【图像识别】基于卷积神经网络(CNN)实现垃圾分类Matlab源码

使用指令的操作对SVM、MLP、LSTM算法进行了训练和测试的操作，采用CASIA数据集进行训练，需要安装python的语音处理报librosa，还有可以使用opensmile的部分，内容较为丰富

本教程将通过一个示例对LSTM进行介绍。通过搭建训练LSTM网络，我们将训练一个模型来生成唐诗。本文将对该实现进行详尽的解释，并阐明此模型的工作方式和原因。并不需要过多专业知识，但是可能需要新手花一些时间来理解的模型训练的实际情况。为了节省时间，请尽量选择GPU进行训练。 1 简介 本项目基于paddlepaddle2.0，结合长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）,以唐诗为数据集通过监督学习的方式，训练生成唐诗。 参考文档： 1.1 LSTM解决什么问题？ RNN突出的优点之一就是可以用来连接先前的信息到当前的任务上，有时候，我们仅仅需要知道先前的信息来执行当前的任务。例如，我们有一个语言模型用来基于先前的词来预测下一个词。如果试着预测 “the clouds are in the ___ ” 最后的词，我们并不需要任何其他的上下文下一个词显然就应该是sk

亚马逊评论情绪分析 情感分析一直在增长-既由于深度学习中使用了新的分析技术，又因为到处都有大量的数据生成。 每条产品评论，每条推文，每条Reddit帖子等均包含我们希望能够处理和理解的主观信息。 例如，假设您是Netflix。 然后，您对客户对您的服务和电视节目/电影选择要说的话非常感兴趣，并且您可能会希望挖掘Facebook帖子和推文以及IMDB评论等，以评估公众意见。 如果您是一名政客，那么您（希望）对选民的想法，他们想要什么，他们持有哪些宝贵价值观等感兴趣，因此您可能会有一个团队来分析这些领域的公众情绪。 如果您是企业家，那么您会对公众舆论感兴趣，因为它关系到您的利基，产品和竞争，因为

MSG-Net（多尺度指导网络） 多尺度制导网络 该存储库（ ）是MSG-Net的正式版本，适用于我们在ECCV16中进行的。 它带有四个训练有素的网络（x2，x4，x8和x16），一个带Kong的RGBD训练集和三个带Kong的RGBD测试集（A，B和C）。 据我们所知，MSG-Net是FIRST卷积神经网络，它尝试在多尺度引导下从相应的高分辨率RGB图像上对深度图像进行升采样。 还提供了MS-Net的另一个（无多尺度指导）。 有关更多详细信息，请访问。 许可和引文 该软件和相关的文档文件（以下简称“软件”），以及包括但不限于附图的研究论文（深度多尺度制导的深度图超分辨率）以及表格（以下简称“纸张”）均已提供给学术界仅用于研究目的，无任何担保。 任何商业用途都必须征得我的同意。 在您的工作中使用软件或论文的任何部分时，请引用以下论文 @InProceedings{hui16

分析了当前人脸识别技术在深度学习应用中存在的问题及发展趋势

WAGE量化网络 github代码，进行微调让其在tensorflow2.0， python3 环境下运行

基于深度学习的目标检测技术在目标检测领域有强大的生命力,但是将其用于合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测时并没有达到预期的效果。提出了一种基于卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测算法用来检测多场景下的多尺度舰船目标,在单发多盒探测器检测框架的基础上,使用性能更好的Darknet-53作为特征提取网络,加入更深层次的特征融合网络,生成语义信息更加丰富的新的特征预测图。同时在训练策略上使用了一种新的二分类损失函数来解决训练过程中难易样本失衡的问题。在扩展的公开SAR图像舰船数据集上进行验证实验,实验结果表明,所提方法对复杂场景下不同尺寸的舰船目标的检测展现出了良好的适应性。