RNN+LSTM学习资料

正弦序列预测 描述:有1500条训练集为 正弦序列 和 该序列对应的值 对500条测试集进行测试

用深度学习建模任何常微分模型。神经常微分方程（NeuralODE），将神经网络与常微分方程结合在一起，用ODE来做预测。不是逐层更新隐藏层，而是用神经网络来指定它们的衍生深度，用ODE求解器自适应地计

双向RNN原始论文

这篇文件提供了MATLAB中循环神经网络(RNN)算法的详细解释和代码示例。

rnnoise中weight.hdf5转成rnn_data.c和.h的dump_rnn代码,亲测转换后文件可用

Python实现的手写数字识别。采用长短期记忆网络模型进行训练，实现高准确率的手写数字识别。亲测可用。核心函数：tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell

200317_RNN.pdf

RNN-验证码识别项目。自己生成简单的验证码训练，并且使用cnn2sep神经网络进行训练。简单实现验证码识别。

matlab中rnn的用法

提供详细的RNN的python程序,并提供详细具体实例验证。