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有284个训练样本，273个测试样本，通过对数据的处理后进入基于LSTM的多层循环神经网络进行训练，测试样本测试准确率可达70+

深度学习神经网络之循环神经网络（RNN）Matlab实现循环神经网络RNN

对lstm长短时记忆神经网络的简单介绍，包括循环神经网络的基础知识，lstm的简介和用lstm预测正弦图像的实验。

循环神经网络GRU模型Matlab代码，可直接运行，用于学习。

代码是利用pytorch框架实现的，识别过程是利用循环神经网络RNN进行训练。

一本有关循环神经网络的设计以及应用领域的书籍，深入浅出，很有参考价值

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。

由PoonamSharma和AkanshaSingh所写：深度学习在各种机器学习和计算机视觉应用中取得了显着的成功。
学习允许多个处理层自己学习功能，与传统的机器学习方法相反，而传统的机器学习方法无法以自然方式处理数据。
深度卷积网络在处理图像和视频方面表现出色，而循环神经网络在顺序数据方面取得了巨大成功。
本文回顾了迄今为止在该领域所做的所有方面和研究以及未来的可能性。

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。

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。