基于LSTM RNN 模型预测EV事件的框架

RNN卷积神经网络，LSTM，使用matlab实现，简单的数据拟合

循环神经网络（RNN）是一种以序列数据为输入的神经网络，它沿序列递归地学习数据，并且具有记忆性。RNN 的增强版，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元网络（GRU）拥有更强大的记忆能力。

虚假新闻检测器使用LSTM-RNN 通过使用LSTM(长期短期记忆)递归神经网络,开发了深度学习模型来识别文章何时可能是假新闻。 数据集 数据集在kaggle网站上给出 任务 在nltk Framew

文本的信息抽取及属性识别是文本语义分析的一项重要任务。在已有工作基础上提出了双向LSTM与MLP集成的深度神经网络模型。在2016年SemEval的医疗事件抽取以及事件属性预测任务中，该模型将医疗文本

Windows IOCP(完成端口)模型的实现,采用了事件机制。

Semantic similarity calculation model code based on lstm

batchnormalization和layernormalization在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现;运行无误，示例为mnist手写体识别

为了提高情感识别的分类准确率,提出一种将栈式自编码神经网络(SAE)和长短周期记忆单元循环神经网络(LSTM RNN)融合的多模态融合特征情感识别方法。该方法通过SAE对不同模态的生理特征进行信息融合

本代码采用python语言写的一个LSTM时间序列来预测销量

利用深度学习的长短记忆原理（LSTM）对美国纳斯达克股市进行预测。