详尽的LSTM代码，附带数据。
RNN全称轮回神经收集（RecurrentNeuralNetworks），是用来处置序列数据的。
在传统的神经收集模子中，从输入层到隐含层再到输入层，层与层之间是全毗邻的，每一层之间的节点是无毗邻的。
然则这种普通的神经收集对于许多对于功夫序列的下场却能干有力。
RNN全称轮回神经收集（RecurrentNeuralNetworks），是用来处置序列数据的。
在传统的神经收集模子中，从输入层到隐含层再到输入层，层与层之间是全毗邻的，每一层之间的节点是无毗邻的。
然则这种普通的神经收集对于许多对于功夫序列的下场却能干有力。
2023/5/7 20:26:01
6KB
1
名目电视剧本天生（Udacity课程作业）在此名目中，我将使用RNN天生Seinfeld电视剧本。
我使用了来自9个季节的Seinfeld剧本数据集。
神经收集将天生一个新的“伪”电视剧本。
我使用了来自9个季节的Seinfeld剧本数据集。
神经收集将天生一个新的“伪”电视剧本。
2023/4/26 18:02:02
1.19MB
1
消费者请留意，本资源是分别用RNN(循环神经网络)和LSTM(长短记忆网络)编写的MATLAB的案例，内部RNN.m和LSTM.m文件程序可以直接运行，内部已包含所需功能函数，如过不能直接运行请留言。
2023/3/3 16:19:13
6KB
1
压缩包内含：基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告，可以最为数据挖掘的大作业。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
2023/2/23 2:23:41
1.03MB
1
Content1.回顾deeplearning在图像上的经典应用1.1Autoencoder1.2MLP1.3CNN2.deeplearning处理语音等时序信号2.1对什么时序信号处理什么问题2.2准备知识2.2.1HiddenMarkovModel(HMM)2.2.2GMM-HMMforSpeechRecognition2.2.3RestrictedBoltzmannMachine（RBM）3.DBN和RNN在语音上的应用3.1DBN3.1.1DBN架构3.1.2DBN-DNNforSpeechRecognition3.2RNN3.2.1RNN种类3.2.2RNN-RBMforSequentialsignalPrediction
2023/2/16 19:09:24
4.96MB
1
GRU（GatedRecurrentUnit）神经网络是LSTM的一个变体，GRU在保持了LSTM的效果同时又使结构愈加简单，是一种非常流行RNN神经网络，它只有两个门了，分别为更新门tz和重置门tr。
更新门控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，值越大前一时刻的状态信息带入越多。
重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度，值越小说明忽略得越多。
更新门控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，值越大前一时刻的状态信息带入越多。
重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度，值越小说明忽略得越多。
2023/2/12 7:39:33
208KB
1
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。
2024-04-09 15:03
15KB