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利用LSTM循环神经网络对多维数据进行预测，先对数据进行归一化处理，划分为训练集、测试集，用4个参数预测一个参数值
信号数据的采集来自于嵌入在智能手机中的加速度传感器，实验选用了人类日常行为中的六类常见行为，分别为：走路、慢跑、上楼梯、下楼梯、坐、站立，数据收集后，对数据进行特征抽取，抽取后的特征使用支持向量机的分
使用lstm做名实体识别,但是是半成品,仍需要调试
LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于
matlab深度学习工具箱之LSTM, 采用历史序列进行预测, MATLAB应用实例 直接采用工具箱进行序列预测
详细的LSTM代码, 附带数据。 RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的。在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全
本文档详细讲解了LSTM的内部机理,调理清楚,通俗易懂,适合深度学习爱好者作为进阶材料阅读.
基于LSTM的股票预测tensorflows代码，通俗易懂，亲测有效
LSTM多变量预测，本程序利用TensorFlow构建一个简易LSTM模型，内含对多个变量因子，以及本程序的运行环境。
https://fairseq.readthedocs.io/en/latest/tutorial_simple_lstm.html examples/translation,对prepare-iwl
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