深度神经网络LSTM处理序列分类问题的应用，LSTM——Long Short Term Memory Networks 长短期记忆神经网络。

Deep Learning Toolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。 对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-

深度神经网络LSTM处理序列分类问题的应用，LSTM——Long Short Term Memory Networks 长短期记忆神经网络（MATLAB代码实现）

DeText：深度神经文本理解框架 像树懒一样放松，让DeText为您做了解 它是什么 DeText是De ep Text理解框架，用于与NLP相关的排名，分类和语言生成任务。 它利用深度神经网络利用语义匹配来了解搜索和推荐系统中的成员意图。 作为一般的NLP框架，当前的DeText可应用于许多任务，包括搜索和推荐排名，多类分类和查询理解任务。 可以在此找到更多详细信息。 突出 DeText框架的设计原则： 先进的深度神经网络支持自然语言理解 使用深度模型自动提取特征 端到端培训 排名来源和

使用智能手机数据集和LSTM RNN的人类活动识别（HAR）。 将运动类型分为以下六类： 步行， WALKING_UPSTAIRS， WALKING_DOWNSTAIRS， 坐下 常设， 铺设。 与传统方法相比，使用具有长短期记忆单元（LSTM）的递归神经网络（RNN）不需要或几乎不需要特征工程。 数据可以直接馈入神经网络，就像黑盒子一样，对问题进行正确建模。 关于活动识别数据集的可以使用大量的特征工程，这是一种结合了经典数据科学技术的信号处理方法。 就数据预处理量而言，此处的方法非