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🔗 运行环境：Matlab、Python
🚩 撰写作者：左手の明天
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选择2005年6月30日至2006年12月1日的上证开盘价进行预测分析。数据保存在elm_stock.mat文件中，共计337条开盘价格，保存为double类型的向量中，开盘价的走势如下图所示。 采用过去的股价预测下一期股价，因此相当于一个时间序列问题，可以用Elman神经网络求解。 x n = f ( x n −
手写体数字属于光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）的范畴，但分类的分别比光学字符识别少得多，主要只需识别共10个字符。 使用概率神经网络作为分类器，对64*64二值图像表示的手写数字进行分类，所得的分类器对训练样本能够取得100%的正确率，训练时间短，比
柴油机的结构较为复杂，工作状况非常恶劣，因此发生故障的可能性较大。本例采用概率神经网络建立分类模型，采集柴油机振动信号作为输入，成功实现了故障有无的判断和故障类型的判断。 柴油机故障诊断可以抽象对一种分类问题，有无故障的判断，是一种二分类问题，
学习视频：长短期记忆网络（LSTM）【动手学深度学习v2】 官方笔记：长短期记忆网络（LSTM） 长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题，解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器(LSTM)，它有许多与GRU一样的属性，有趣的是，长短期记忆网络的设计
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），是RNN的一种，为了解决RNN存在长期依赖问题而设计出来的。 LSTM的基本结构： LSTM与RNN的结构相比，在参数更新的过程中，增加了三个门，由左到右分别是遗忘门（也称记忆门）、输入门、输出门。 图片来源： https://www.elecfan
效果一览 基本介绍 1.Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归区间预测（完整源码和数据） 2.LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归区间预测（点预测+概率预测
忆如完整项目/代码详见github： https://github.com/yiru1225 （转载标明出处 勿白嫖 star for projects thanks） 目录 系列文章目录 一、实验综述 1.实验工具及内容 2.实验数据 3.实验目标 4.实验步骤 二、循环神经网络综述 1.循环神经网络简介 1.1 循环神经网络背景 1.2 循环神经网络
目录 一、实验介绍 二、实验环境 1. 配置虚拟环境 2. 库版本介绍 三、实验内容 0. 导入必要的工具包 1. RNN与梯度裁剪 2. LSTM模型 3. 训练函数 a. train_epoch b. train 4. 文本预测 5. GPU判断函数 6. 训练与测试 7. 代码整合 经验是智慧之父，记忆是智慧之母。 ——谚语
密集连接网络和卷积神经网络都有主要的特点，那就是它们没有记忆。它们单独处理每个输入，在输入和输入之间没有保存任何状态。举个例子：当你在阅读一个句子的时候，你需要记住之前的内容，我们才能动态的了解这个句子想表达的含义。生物智能已渐进的方
本文深入探讨了长短时记忆网络（LSTM）的核心概念、结构与数学原理，对LSTM与GRU的差异进行了对比，并通过逻辑分析阐述了LSTM的工作原理。文章还详细演示了如何使用PyTorch构建和训练LSTM模型，并突出了LSTM在实际应用中的优势。 人工神经网络（ANN）的设计灵感来源于人类大
