今天小编就为大家分享一篇pytorch下使用LSTM神经网络写诗实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
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PBAN-PyTorch工作的实施。
要求PyTorch＞=0.4.0NumPy＞=1.13.3Python3.6GloVe预先训练的单词向量：下载预训练的单词向量。
将和到\glove\文件夹中。
数据集基于的餐厅和笔记本电脑数据集。
餐厅数据集极性＃积极的＃消极的＃中性的火车2164807637测试728196196笔记本电脑数据集极性＃积极的＃消极的＃中性的火车994870464测试341128169用法训练模型：pythontrain.py--model_namepban--datasetrestaurant显示帮助消息并退出：pythontrain.py-h实施模型LSTM唐杜玉等。
“有效的LSTM，用于目标依赖的情感分类。
”2016

主要介绍了在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
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资源为今年八月份参加天池大数据竞赛a股公司营收预测使用的预处理后的数据和对应的算法文件

tensorflow实现卷积LSTM，参见文章ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting

该资源是由七月算法寒老师在机器学习课程中讲述的内容，主要内容为循环神经网络课程的课件内容丰富。

ExploringanadvancedstateoftheartdeeplearningmodelsanditsapplicationsusingPopularpythonlibrarieslikeKeras,Tensorflow,andPytorchKeyFeatures•AstrongfoundationonneuralnetworksanddeeplearningwithPythonlibraries.•ExploreadvanceddeeplearningtechniquesandtheirapplicationsacrosscomputervisionandNLP.•Learnhowacomputercannavigateincomplexenvironmentswithreinforcementlearning.BookDescriptionWiththesurgeofArtificialIntelligenceineachandeveryapplicationcateringtobothbusinessandconsumerneeds,DeepLearningbecomestheprimeneedoftodayandfuturemarketdemands.Thisbookexploresdeeplearningandbuildsastrongdeeplearningmindsetinordertoputthemintouseintheirsmartartificialintelligenceprojects.Thissecondeditionbuildsstronggroundsofdeeplearning,deepneuralnetworksandhowtotrainthemwithhigh-performancealgorithmsandpopularpythonframeworks.Youwilluncoverdifferentneuralnetworksarchitectureslikeconvolutionalnetworks,recurrentnetworks,longshortter妹妹emory(LSTM)andsolveproblemsacrossimagerecognition,naturallanguageprocessing,andtime-seriesprediction.Youwillalsoexplorethenewlyevolvedareaofreinforcementlearninganditwillhelpyoutounderstandthestate-of-the-artalgorithmswhicharethemainenginesbehindpopulargameGo,Atari,andDota.Bytheendofthebook,youwillbewellversedwithpracticaldeeplearningknowledgeanditsreal-worldapplicationsWhatyouwilllearn•Graspmathematicaltheorybehindneuralnetworksanddeeplearningprocess.•Investigateandresolvecomputervisionchallengesusingconvolutionalnetworksandcapsulenetworks.•SolveGenerativetasksusingVariationalAutoencodersandGenerativeAdversarialNets(GANs).•ExploreReinforcementLearningandunderstandhowagentsbehaveinacomplexenvironment.•Implementcomplexnaturallanguageprocessingtasksusingrecurrentnetworks(LSTM

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。

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。

残缺工程案例：图像描摹---ShowandTell:ANeuralImageCaptionGenerator，基于InceptionV3与LSTM实现图像描摹，运行情景（Tensorflow1.0及以上，Python3.6）

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。