使用通过时间反向传播 (BPTT) 训练的递归神经网络进行非线性系统识别

与现有的 Elman 循环神经网络相比，它是经过修改的架构。

带火炬的递归神经网络 有几种模型，例如RNN，LSTM，GRU和双向LSTM / GRU。 我的一个项目与使用LSTM，GRU等从每日天气温度预测数据获得的时间序列数据有关。 数据集下载链接 减少上传文件的容量。 这是所需数据集的下载链接：

描述 根据论文，我有Keras的开放源代码XinLi,LidongBing,WaiLam and BeiShi. A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction layer_definition 这部分包括编写自己的图层。 双重注意 这部分包括数据的预处理，模型的构建和模型的训练。 数据 从（ ）下载

启用可审计自主性的神经回路政策 神经回路策略（NCPs）是基于LTC神经元和突触模型设计的稀疏循环神经网络，受到神经的神经系统的启发。 本页描述了NCP的Keras（TensorFlow 2.0软件包）参考实现。 有关论文的再现性材料，请参见。 安装 要求： Python 3.6 TensorFlow 2.0 （可选）PyTorch 1.7 pip install keras-ncp 2021年1月更新：添加了实验性PyTorch支持 随着keras-ncp 2.0版，添加了实验性PyTorch支持。 下面的文件夹和一个Colab笔记本中有一个有关如何使用PyTorch绑定的。 请注意，

A one-layer recurrent neural network for constrained nonsmooth invex optimization

recurrent neural network without a phd.pdf 出处：https://github.com/martin-gorner/tensorflow-rnn-shakespeare