BP-LSTM-Attention-transformer，含数据，可直接运行 文件夹目录如下: BP data bp_anomaly.py lstm+attention B0005.csv lstm_attention_battery.py transformer pue.csv pue_transformer.py 多输出 Data.csv lstm_50.py 如有问题可随时私聊我解决，包售后 BP文件夹是多分类和二分类问题，包括focalloss lstm+attention是lstm加注意力机制 transformer是介绍时间序列预测问题 lstm_50是时间序列预测的多输出问题 https://data-mining.blog.csdn.net/ 我的博客有相应的介绍

基于 Keras LSTM 的中文评论情感分析(附完整代码）.zip

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基于深度学习LSTM的流量预测 完整代码+项目 可直接运行

Matlab实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据) 命令窗口输出MAE、MAPE、MSE、R2、MSE等指标。 优化学习率、隐藏层节点数、正则化系数。

软件主要实现的功能是在最少的人为干预下创作一首短曲，并将其播放。目前市面上的音乐生成器，大多是基于Simple RNN和谷歌开发的WaveNet实现的，然而由于模型的局限性，使用这两种模型生成出的音乐同质化严重，听感欠佳。为了改进上述不足，提高生成音乐的质量，本组准备在软件的核心部分采用LSTM（长短期记忆网络，Long Short-Term Memory）模型。

LSTM是关于遗传算法优化lstm算法的层数和全连接层数及每层神经元的个数 本文的主要内容如下： 1.本文章是对lstm网络的优化，优化的参数主要有：lstm层的层数，lstm隐藏层的神经元个数，dense层的层数，dense层的神经元个数 2.本文章利用的是遗传算法进行优化，其中编码形式并未采用2进制编码，只是将2数组之间的元素交换位置。 3.本文的lstm和dense的层数都在1-3的范围内，因为3层的网络足以拟合非线性数据 4.程序主要分为2部分，第一部分是lstm网络的设计，第二部分是遗传算法的优化。 # 这里将生成一个8维的2进制数，并转换层成bool类型，true表示该位置交叉，False表示不交叉 cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_size_max).astype(np.bool) # 用True、False表示是否置换 # 这一部分主要是对针对不做变异的部分 for i, point in

先决条件： nltk（TweetTokenizer） 凯拉斯张量流麻木科学的gensim（如果您使用的是word2vec） itertools 克隆存储库： git clone ：AniSkywalker / SarcasmDetection.git cd SarcasmDetection / src / 您可以在以下链接中找到经过训练的模型文件 在/ resource / text_model / weights /中下载经过训练的模型 运行脚本： python sarcasm_detection_model_CNN_LSTM_DNN.py 如果要使用自己的数据训练模型，可以将“训练，开发

基于训练好的语言模型（使用gensim的word2vecAPI），编写了一个情感分类模型，包含一个循环神经网络模型（LSTM）和一个分类器（MLP）。首先，将一个句子中的每个单词对应的词向量输入循环神经网络，得到句子的向量表征。然后将句向量作为分类器的输入，输出二元分类预测，同样进行loss 计算和反向梯度传播训练，这里的 loss 使用交叉熵 loss。