cython_lstm

LSTM文本生成 使用LSTM生成单词级文本。 体系结构:-预训练的嵌入-2 lstm层

一次部门内部分享的PPT

通过matlab对lstm,rnn,qrnn等算法进行了实现,并针对具体数据的预测对这些算法作比较。

加载包 import numpy as np import pandas as pd import math #Sequential多个网络层的线性堆叠;Dense隐含层 from keras.mod

用简单c语言实现LSTM中含有3层隐藏层的结构,原型可以参照pytorch中的文档

使用LSTM网络进行股市预测例程 US-Stock-Market-Prediction-by-LSTM 有一定参考价值,供参考。

基于lstm+crf的python实现

对RNN及其改进版本LSTM的的介绍,和其中的运行机制的说明 RNN的结构 口简单来看,把序列按时间展开 为了体现RNN的循环性,可以将多层fod起来

命名实体识别，采用基于字的BiLSTM-CRF(BidirectionalLSTM-CRF)模型，利用人工校验的数据集进行训练，最后对该模型进行评测。

本文的安装环境为tensorflow2.1，使用的算法为LSTM算法，数据集为keras的imdb数据集。对于研究tensorflow2.1中LSTM算法的人可以借鉴参考