1.干货满满，整整50页，远远比网络上其他RNN的PPT好，PPT修改过3、4次 2.常见激活函数，损失函数 3.从原理出发讲解LSTM神经网络与传统RNN的区别 4.讲解多个RNN的变体原理细节，GRU、BRNN、BLSTM。 5.RNN的应用场景 6.RNN的背景及其意义

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项目介绍 该项目基于CNN + BLSTM + CTC实现验证码识别。 该项目仅适用于部署模型，如果您需要训练模型，请转到 知情的 默认的require.txt将安装CPU版本，将“ requirements.txt”从“ TensorFlow”更改为“ TensorFlow-GPU”以切换到GPU版本，使用GPU版本安装相应的CUDA和cuDNN。 demo.py：有关如何调用预测方法的示例。 模型文件夹文件夹用于存储模型配置文件，例如model.yaml。 graph文件夹用于存储编译的模型，例如model.pb 部署服务将自动加载模型配置中的所有模型。 添加新模型配置后，将自动加

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在 lstm的基础上提出了一种双向通道的lstm，里面包含数据集

用卷积滤波器matlab代码深眼运动（EM）分类器：一维CNN-BLSTM模型 这是“ 1D CNN和BLSTM对注视，扫视和平滑追踪的自动分类”一文中对眼睛运动分类的深度学习方法的实现。 如果您使用此代码，请引用为 @Article{startsev2018cnn, author="Startsev, Mikhail and Agtzidis, Ioannis and Dorr, Michael", title="1D CNN with BLSTM for automated classification of fixations, saccades, and smooth pursuits", journal="Behavior Research Methods", year="2018", month="Nov", day="08", issn="1554-3528", doi="10.3758/s13428-018-1144-2", url="https://doi.org/10.3758/s13428-018-1144-2" } 全文可通过随意访问。 作者： Mikhail

基于BLSTM和注意力机制的电商评论情感分类模型.pdf

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从深度学习的角度出发,提出了一种基于Attention 的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BLSTM)与条件随机场(conditional random fields,CRF)相结合的领域术语抽取模型(BLSTM_Attention_CRF 模型),并使用基于词典与规则相结合的方法对结果进行校正,准确率可达到 86%以上,该方法切实可行。