基于keras多层LSTM实现数据集，代码链接：https://blog.csdn.net/chaochaopang0/article/details/80266155

递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。
一种是时间递归神经网络（recurrentneuralnetwork），又名循环神经网络，另一种是结构递归神经网络（recursiveneuralnetwork）。
时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。
RNN一般指代时间递归神经网络。
单纯递归神经网络因为无法处理随着递归，权重指数级爆炸或消失的问题（Vanishinggradientproblem），难以捕捉长期时间关联；
而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。

文章列表零基础入门深度学习(1)-感知器零基础入门深度学习(2)-线性单元和梯度下降零基础入门深度学习(3)-神经网络和反向传播算法零基础入门深度学习(4)-卷积神经网络零基础入门深度学习(5)-循环神经网络零基础入门深度学习(6)-长短时记忆网络(LSTM)零基础入门深度学习(7)-递归神经网络

语音端点检测工具包，包括DNN，bDNN，LSTM和基于ACAM的VAD。
我们还提供我们直接记录的数据集。

WelcometoLongShort-TermMemoryNetworksWithPython.LongShort-TermMemory(LSTM)recurrentneuralnetworksareoneofthemostinterestingtypesofdeeplearningatthemoment.Theyhavebeenusedtodemonstrateworld-classresultsincomplexproblemdomainssuchaslanguagetranslation,automaticimagecaptioning,andtextgeneration.LSTMsareverydi↵erenttootherdeeplearningtechniques,suchasMultilayerPerceptrons(MLPs)andConvolutionalNeuralNetworks(CNNs),inthattheyaredesignedspecificallyforsequencepredictionproblems.IdesignedthisbookforyoutorapidlydiscoverwhatLSTMsare,howtheywork,andhowyoucanbringthisimportanttechnologytoyourownsequencepredictionproblems.

LSTM预测太阳能发电数据和气候数据，和之前的配套，只上传了一年的数据，原来的程序需要适当修改，数据都是个人处理好的

LSTM+CRF模型项包含完整代码LSTM+CRF模型项包含完整代码

里面使用Keras搭建了了LSTM模型进行股价预测，详细介绍了模型的搭建、调试、评估等过程，在数据处理上包含了滑窗、归一化等步骤，是一份非常详细的代码。

文章在深度学习理论的基础上应用LSTM网络对电力负荷进行了预测，具有较高的应用价值。

在matlab中可以用来LSTM分类练手

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。