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搜索资源列表

  1. 基于LSTM的神经网络语言模型的实现

  2. 基于LSTM的神经网络语言模型，使用python实现以及Theano框架

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-05-26
    • 文件大小：27mb
    • 提供者：u010223750

  1. 基于递归神经网络的广告点击率预估

  2. 基于递归神经网络的广告点击率预估，涉及随机森林、python、LSTM等。

  3. 所属分类：计算广告

    • 发布日期：2017-12-18
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：cyj2014go

  1. 神经网络时间序列预测 python

  2. 神经网络 时间序列预测 python语言 code LSTM 深度学习

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-11
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：qq_21529571

  1. 通过tensorflow进行RNN+LSTM+CTC的神经网络构筑

  2. 通过python，以tensorflow为底，进行RNN+LSTM+CTC的神经网络构筑，

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-26
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：qq_38674963

  1. 长短期记忆神经网络（LSTM）python实现

  2. 《NLP汉语自然语言处理原理与实现》第九章LSTM的python的代码实现，使用python3实现。可运行。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-09-07
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：u014769320

  1. 基于LSTM神经网络的国内COVID-19疫情情况建模

  2. 使用PYthon的keras包来构建LSTM模型（请自行安装keras包)，用疫情前七天的数据作为训练集构建LSTM神经网络实现对疫情的预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：SUBSTITUTEMAN

  1. python 写的神经网络入门代码，lstm，时间序列预测

  2. python 写的神经网络入门代码，lstm，时间序列预测,

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-30
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：tutu96177

  1. 用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测

  2. 长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。 这对于时间序列预测似乎非常不错，并且事实的确可能是这样的。 在本教程中，你将了解，如何对于一个一步单变量时序预测问题开发一个LSTM预测模型。 完成本教程后，您将知道： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为一步时间序列预测设计一个强大的测试框架。 如何准备数据，开发和评估用于时间序列预测的LSTM递归神经网络。 1. 洗发水销售额数据集； 2. 测试设置； 3. 持续性模型预测； 4. LSTM数据准备； 5. LSTM模型开发； 6

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：kamo54

  1. Deep_Learning_Copy_Memory_Task:使用自我实现的LSTM，RNN和MLP层在递归神经网络中实现复制记忆任务-源码

  2. 复制内存任务 :memo: 关于该项目 :open_book: 该项目是建设2个项目。 LSRMcell，RNNcell和线性层的自我实现。 自我执行复制内存任务。 该项目是在使用PyTorch进行深度学习的微型项目过程中的大学任务。 LSTM.py -LSTM单元的自我实现RNN.py -rnn单元的自我实现MLP.py-线性的自我实现copy_task_base.py-具有3种不同模型的复制任务的自我实现 设置 :gear: 确保您的计算机上安装了python 3.6或更高版本。 克

  3. 所属分类：其它

  1. nn-brain:使用神经网络对大脑进行建模的教程代码-源码

  2. nn脑 状态：维护中。 代码 该存储库提供了教程式的代码，用于在与神经科学有关的简单任务上训练人工神经网络，并使用多种神经科学方法来分析这些网络。 内容 （1） 用于训练卷积神经网络，表示相似度分析（RSA）和基于梯度的调整分析。 （2） 用于在记忆任务上训练LSTM，并可视化神经活动。 （3） 用于在工作记忆任务上训练 ，以及基于定点的动力学系统分析。 （4） 用于在决策任务上训练兴奋性抑制性 ，并分析网络连通性。 要求 这段代码已经过Python 3和Pytorch的最新版本的测试。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：845kb
    • 提供者：weixin_42098892

  1. char-rnn-tensorflow：使用Tensorflow在Python中使用字符级语言模型的多层递归神经网络（LSTM，RNN）-源码

  2. 字符张量流 使用Tensorflow在Python中使用字符级语言模型的多层递归神经网络（LSTM，RNN）。 灵感来自安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的。 要求 基本用法 要在tinyshakespeare语料库上使用默认参数进行训练，请运行python train.py 。 要访问所有参数，请使用python train.py --help 。 要从检查点模型中采样python sample.py 。 在学习仍在进行时进行采样（以检查最后一个检查点）仅在CPU或其他GP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：437kb
    • 提供者：weixin_42134338

  1. RNN-污染-预测：使用简单的递归神经网络，Python和Keras的LSTM和GRU预测下一个小时，一周和一个月的污染-源码

  2. RNN污染预测 使用简单的递归神经网络，Python和Keras的LSTM和GRU，预测北京市下一个小时，一周和一个月的污染。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：234kb
    • 提供者：weixin_42133899

  1. CRNN_Tensorflow：用于场景文本识别的卷积递归神经网络（CRNN）-源码

  2. CRNN_Tensorflow 这是用于场景文本识别的深度神经网络的TensorFlow实现。 它主要基于论文 。 您可以参考本文以获取体系结构详细信息。 感谢作者。 该模型由CNN阶段提取特征组成，这些特征被馈送到RNN阶段（Bi-LSTM）和CTC损失。 安装 该软件已在Ubuntu 16.04（x64）上使用python 3.5和TensorFlow 1.12开发。 由于它使用了TensorFlow的一些最新功能，因此与旧版本不兼容。 提供了以下方法来安装依赖项： conda 您可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：weixin_42168341

  1. word-rnn-tensorflow：使用TensorFlow在Python中用于单词级语言模型的多层递归神经网络（LSTM，RNN）-源码

  2. 单词张量流 使用TensorFlow在Python中使用词层语言模型的多层递归神经网络（LSTM，RNN）。 大多数重用的代码来自 ，其灵感来自Andrej Karpathy的 。 要求 基本用法 要在tinyshakespeare语料库上使用默认参数进行训练，请运行： python train.py 从经过训练的模型中采样 python sample.py 要使用波束搜索进行拾取，请使用--pick参数。 可以使用--width参数进一步自定义光束搜索，该参数设置要搜索的光束数量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：441kb
    • 提供者：weixin_42168341

  1. 多标签文本分类：关于基于神经网络的多标签文本分类-源码

  2. 深度学习的多标签文本分类 该存储库是我的研究项目，也是对TensorFlow，深度学习（Fasttext，CNN，LSTM等）的研究。 该项目的主要目的是解决基于深度神经网络的多标签文本分类问题。 因此，根据这种问题的特征，数据标签的格式类似于[0、1、0，...，1、1]。 要求 Python 3.6 Tensorflow 1.15.0 Tensorboard 1.15.0 斯克莱恩0.19.1 脾气暴躁的1.16.2 Gensim 3.8.3 Tqdm 4.49.0 项目 项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：276kb
    • 提供者：weixin_42099070

  1. textgenrnn：只需几行代码，即可在任何文本数据集上轻松训练您自己的任意大小和复杂度的文本生成神经网络-源码

  2. 文本生成 只需几行代码，即可在任何文本数据集上轻松训练您自己的任意大小和复杂度的文本生成神经网络，或者使用预先训练的模型快速训练文本。 textgenrnn是上的顶部一个Python 3模块 / 用于创建 S，与许多凉爽特性： 一种现代的神经网络体系结构，利用诸如注意力加权和跳过嵌入的新技术来加快训练速度并提高模型质量。 训练并在字符级别或单词级别生成文本。 配置RNN大小，RNN层数以及是否使用双向RNN。 训练任何通用输入文本文件，包括大文件。 在GPU上训练模型，然后使用它们

  3. 所属分类：其它

  1. 神经网络：用Python语言从零开始实现的卷积神经网络，LSTM神经网络和神经网络-源码

  2. 神经网络：用Python语言从零开始实现的卷积神经网络，LSTM神经网络和神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：349kb
    • 提供者：weixin_42127775

  1. timeseries-lstm-keras：基于Jason Brownlee教程，在Keras中使用LSTM递归神经网络在Python中进行时间序列预测-源码

  2. timeseries-lstm-keras：基于Jason Brownlee教程，在Keras中使用LSTM递归神经网络在Python中进行时间序列预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：239kb
    • 提供者：weixin_42134285

  1. python_autocomplete：用于python自动完成的简单神经网络-源码

  2. :white_medium_star: 我们在重写了一个更简单的版本，并打算保留一段时间。 我们开始研究玩具项目，以了解简单的LSTM模型可以很好地自动完成python代码。 通过在大多数文件中节省30％以上的击键，而在某些文件中节省近50％的击键，可以提供相当不错的结果。 我们通过做出一个（最佳）预测并用一个键选择它来计算保存的键击。 我们进行波束搜索以找到预测，最多可以预测10个字符。 到目前为止，如果您想了解编辑器集成，那就太低了。 我们在清除Python代码中的注释，字符串和空白

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：78mb
    • 提供者：weixin_42097668

  1. 递归神经网络对比特币的价格预测：使用Python中的TensorFlow和Keras进行递归神经网络（LSTM）进行比特币价格预测-源码

  2. 递归神经网络对比特币的价格预测 在Python中使用TensorFlow和Keras进行递归神经网络（LSTM）进行BitCoin价格预测 先决条件 Python 3.0+ ML Lib。（numpy，matplotlib，pandas，scikit学习） TensorFlow 凯拉斯 什么是RNN，为什么我们需要它？ RNN背后的想法是利用顺序信息。 在传统的神经网络中，我们假设所有输入（和输出）彼此独立。 但是对于许多任务来说，这是一个非常糟糕的主意。 如果您想预测句子中的下一个单词

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：166kb
    • 提供者：weixin_42114645
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