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搜索资源列表

  1. 用于序列学习的RNN\、LSTM的review

  2. RNN入门文献资料，讲述RNN过渡到LSTM的系统理论，值得入手

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-18
    • 文件大小：975kb
    • 提供者：qq_33792911

  1. RNN+LSTM学习资料.pptx

  2. 深度学习实践应用之RNN和LSTM算法的原理和应用学习资料。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-06-22
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：guangzhan

  1. 吴恩达DL深度学习笔记v3.03.pdf

  2. Coursera深度学习教程中文笔记 课程概述 这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉Python、对机器学习有基本了解）， 想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业最热门 的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。” 在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴 恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (R

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-08-19
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：drjiachen

  1. 神经网络LSTM 时间预测

  2. lstm学习资料，可供大家参考 演示人工神经网络（Artificial Neural Network ，ANN）和长短期记忆循环神经网络（Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network ，LSTM RNN）工作过程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-17
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：z_1966

  1. RNN+LSTM学习资料

  2. 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

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-07
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_30121457

  1. Stock-price-prediction-源码

  2. 基于递归神经网络的苹果公司股价预测 使用LSTM递归神经网络对Apple Inc.进行OHLC的平均预测 资料集： 该数据集是从yahoo finace的网站以CSV格式获取的。 数据集包括2011年1月3日至2017年8月13日之间苹果公司股票的开盘价，最高价，最低价和收盘价，共有1664行。 价格指标： 股票交易商主要使用三个指标进行预测：OHLC平均值（开盘价，最高价，低价和收盘价的平均值），HLC平均值（高价，低价和收盘价的平均值）和收盘价。在此项目中，使用了OHLC平均值。 数据预

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：weixin_42122432

  1. 讲座2021a-源码

  2. 深度学习：技术与应用（2021年Spring） 深度学习被视为大数据时代的灵丹妙药。 在本课程中，您将学习深度学习的基础，了解如何解释他人的神经网络，并学习如何构建自己的神经网络。 您还将了解流行的神经网络结构，包括卷积神经网络，RNN，LSTM和转换器。 课程资料 本课程将在周五上午9:00 AM-12:00 AM（KISTI KIUM的2号会议室）内举行课堂演讲。 有关本课程的所有查询，请联系bart7449 AT gmail DOT com 讲师 李庆河 时间和地点 周五上午9:00〜

  3. 所属分类：其它

  1. rey-allan：我的Github个人资料-源码

  2. 你好 :waving_hand: ， 我是墨西哥的软件工程师 :Mexico: 总部位于华盛顿州西雅图。 我拥有Tecnologico de Monterrey的计算机科学学士学位，以及佐治亚理工学院的计算机科学专业的机器学习硕士学位。 我对人工智能特别是强化学习和机器人技术感兴趣。 :laptop: 专案 深度学习迷你项目 这些是在PyTorch中实现的各种深度学习算法的微型应用程序： 前馈猫与非猫分类 卷积 使用CNN的手势识别 使用ResNet进行手势识别 使用神经风格转移进行艺术创

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42097208

  1. deeplearning_ai_books：deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源）-源码

  2. Coursera深度学习教程中文笔记 课程概述 这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉Python ，对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。” 在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。深度学习专业对卷积神经网络（ CNN ），递归归神经网络（ RNN ），长短期记忆（ LSTM ）等深度学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：154mb
    • 提供者：weixin_42117037

  1. 机器学习和交易中的AI：将机器学习和AI算法应用于交易以提高性能和降低标准差-源码

  2. 机器学习和交易中的AI 这是一些使用机器学习和AI在Python中生成的代码，用于生成股票价格预测。 使用的软件包： 塔里布 Scikit学习 TensorFlow 凯拉斯 大熊猫 Numpy和numexpr（更快的Numpy，以获得更好的性能） 诸如Seaborn和Matplotlib的可视化工具 仍在工作...将继续更新... LSTM给了我令人鼓舞的结果，现在我在探索先进的LSTM（例如MD-LSTM和MiD-LSTM），以获得更好的预测和更多的功能。 这是我使用RNN对Ne

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：215kb
    • 提供者：weixin_42131728

  1. 【动手学深度学习】Part2

  2. 前馈网络 前馈网络直接向前递送信息(不会再次接触已经经过的节点)。 前馈网络根据标记的图像进行训练，直到猜测图像类别时产生的错误最小化。 通过一组经过训练的参数(或者称为权重，统称为模型) ，网络就可以对它从未见过的数据进行分类了。 一个训练好的前馈网络可以应用在任何随机的照片数据集中，它识别的第一张照片，并不会影响它对第二张照片的预测。 也就是说，前馈网络没有时间顺序的概念，它考虑的唯一输入就是它所接触到的当前的输入样例。 循环网络 与前馈网络相比，循环网络的输入不仅包括当前的输入样例，还包括

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：weixin_38661800