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搜索资源列表

  1. 神经网络LSTM 时间预测

  2. 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，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-08-03
    • 文件大小：13312
    • 提供者：u011060119

  1. tensorflow 1.3 lstm训练和预测铁路客运数据

  2. 使用LSTM预测铁路客运时间序列，代码在tensorflow 1.3上调试运行通过，解决了网络相关资源的一些坑（很多资源不是tensorflow的版本太旧就是数据与铁路客运数据不太匹配，难以直接运行测试），不需要建立train模型和test模型（被绕了半天，这种测试应该毫无必要），可对不同的超参数组合比较训练误差和学习误差！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-08-20
    • 文件大小：3072
    • 提供者：tkyjqh

  1. stock_predict_with_LSTM

  2. 基于LSTM的股票预测tensorflows代码，通俗易懂，亲测有效

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-05
    • 文件大小：306176
    • 提供者：liuyaohua93

  1. 股票预测 LSTM 时间序列rnn 代码程序数据集下载压缩包

  2. 源程序代码 详解 股票预测 LSTM 时间序列rnn 代码程序数据集下载压缩包

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_34292097

  1. keras上LSTM长短期记忆网络金融时序预测python代码

  2. 用LSTM长短期记忆网络实现的金融序列单步预测的代码，基于keras框架搭建的模型，可以用于参考学习

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-02-28
    • 文件大小：297984
    • 提供者：qq_32535377

  1. 21个项目玩转深度学习代码

  2. 读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-19
    • 文件大小：158334976
    • 提供者：weixin_43330397

  1. LSTM预测股价代码

  2. Time series forecasting using LSTM.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-17
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_43430316

  1. 基于Keras的LSTM股价预测代码

  2. 里面使用Keras搭建了了LSTM模型进行股价预测，详细介绍了模型的搭建、调试、评估等过程，在数据处理上包含了滑窗、归一化等步骤，是一份非常详细的代码。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：laochengzier

  1. python预测算整理集合

  2. python预测算整理集合,包含SVR回归预测详解及代码，AR/ARMA LSTM预测详解及代码 卡尔曼滤波，粒子滤波等算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-05
    • 文件大小：100663296
    • 提供者：huohulitju

  1. Tensorflow下Keras中Lstm方法进行时间序列预测（双色球预测）

  2. Tensorflow下Keras中Lstm方法进行时间序列预测，代码中做了详尽的中文解释，并对一些参数进行了注释和说明。适合初学者练手。该例子中所用数据为双色球历史开奖数据（7列），用本期开奖数据预测下一期数据（当然预测结果是相差很远）。可以通过反复调整参数观察预测的结果，学习各参数对预测结果的影响。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-05
    • 文件大小：7168
    • 提供者：langhongjian

  1. LSTM-时间序列预测.zip

  2. # 代码功能: LS-TM 循环神经网络，预测时间序列---------------------------- # 第1步: 处理原始数据集, 归一化，制作X_train、Y_train、X_test、Y_test # 第2步: 训练LS-TM网络, epoch=300 # 第3步: 时间序列预测

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-04
    • 文件大小：76800
    • 提供者：Twilight737

  1. 唐诗生成训练数据适用于LSTM 模型

  2. 文本生成是NLP重要的应用场景，利用ML自动的根据输入的文本生成唐诗。先用数据进行学习，在进行预测，就完成了，文本生成的过程。本数据主要用于训练LSTM 网络生成唐诗，包括代码的数据。有需要的请自行下载使用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-22
    • 文件大小：100663296
    • 提供者：weixin_41956783

  1. LSTM-master.zip

  2. LSTM的实现，包括多步的迭代按照步长预测的LSTM，多变量和单变量预测的LSTM，是很好的LSTM预测数据的学习代码。基于tensorflow的代码。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_33932451

  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：7168
    • 提供者：tutu96177

  1. lstm预测-python

  2. LSTM时间序列预测 python代码——import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() #——————————————————导入数据—————————————————————— #读入数据 data = pd.read_excel(r'C:\Users\10025\Desktop\完整数据.xls'

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-06-19
    • 文件大小：6144
    • 提供者：li_rshan

  1. LSTM-demo-master.rar

  2. Tensorflow-LSTM-股票预测DEMO Tensorflow-LSTM-股票预测DEMO，代码有详细的注释，可以运行

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-13
    • 文件大小：23552
    • 提供者：qq_42917998

  1. LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction-master.rar

  2. tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测和对于未来数据的单变量预测，代码中做了详尽的中文解释，并对一些参数进行了注释和说明。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-13
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：qq_42917998

  1. 基于LSTM神经网络模型预测北京PM2.5排放量预测

  2. 基于LSTM神经网络模型预测北京PM2.5排放量预测 代码实现 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras import layers from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, OneHotEncoder from skle

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38735782

  1. 代码实践 | 自编码器

  2. 前情回顾 戳上方蓝字【阿力阿哩哩的炼丹日常】关注我~ 今天继续给大家介绍第四章的内容 前面我们介绍了: 深度学习开端-全连接神经网络 一文掌握CNN卷积神经网络 超参数（Hyperparameters）|  上 超参数（Hyperparameters）|  下 寄己训练寄己｜自编码器 通熟易懂RNN｜RNN与RNN的变种结构 | 上 通俗易懂LSTM｜RNN的变种结构 | LSTM长短期记忆网络 通俗易懂GRU｜门控循环单元(gated recurrent unit， GRU) 代码实践 |

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：580608
    • 提供者：weixin_38658085

  1. spotify-sequential-track-sequence-prediction:使用变形金刚，基于注意力的Seq2Seq和深度强化学习来预测会话中用户收听的接下来的10首歌曲-源码

  2. 使用深度学习的基于会话的音乐推荐 这是CS7643-Deep Learning最终项目的存储库 作者艾哈迈德·汗（Ahmad Khan）： 天元崔： Sagar Arora： 获取源数据 用于这项工作的数据来自CrowdAI Spotify跳过挑战 我们将数据整理为仅包含103k个最频繁的曲目（项），以加快模型迭代的速度。您可以在此Google驱动器中下载用于此项目的数据 怎么跑 您必须具有GPU机器才能运行这些模型。如果未安装GPU，则这些模型将无法运行，并且可能会引发错误。 深度强化学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：977920
    • 提供者：weixin_42118161
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