LSTM分类算法

声纹识别系统（MFCC特征+DTW/SVM分类）

摘要本毕业设计实现了一个完整的声纹识别系统，采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为声学特征提取方法，结合动态时间规整(DTW)和支持向量机(SVM)两种分类算法进行说话人识别。

佩爷0107·2025-07-29 01:03

MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法（GA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）

目录MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法（GA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义

nantangyuxi·2025-07-28 08:33

多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。然而，由于风力发电的不稳定性和不可控性，风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利

天天Matlab代码科研顾问·2025-07-28 07:51

GWO-CNN-BiLSTM-Attention多变量多步时间序列预测 | Matlab实现灰狼算法优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍摘要:时间序列预测在各个领域具有广泛的应用，而多变量多步时间序列预测由于其复杂性和挑战性，一直是研究热点。本文提出了一种基于灰狼算法(GreyWolfOptimizer,GWO)优化的卷积神经网络(Conv

·2025-07-28 07:20

机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解

机器学习算法分类3.1监督学习（SupervisedLearning）3.2无监督学习（UnsupervisedLearning）3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning）4算法详解4.1分类算法详解

·2025-07-27 16:35

人工智能自然语言处理：Transformer 模型详解

一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中，早期的传统模型，如循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM），曾占据主导地位。

大力出奇迹985·2025-07-27 15:56

用Python构建机器学习模型预测股票趋势：从数据到部署的实战指南

本文将详细指导你用Python从零构建一个LSTM股票模型，结合线性回归作为基准，融入常用股票预测方法如移动平均和特征工程。我们会使用真实数据（如苹果股票），强调模型的难度与高

SaleCoder·2025-07-27 11:55

LightGBM+Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测,附模型研究报告(Matlab)

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍交通流量预测作为智能交通系统（ITS）的核心组成部分，对城市规划、交通管理、交通诱导和出行决策具有至关重要的意义。准确、可靠的流量预测能够有效缓解交通拥堵，提高道路利用率，降

matlab科研助手·2025-07-27 09:38

零基础完整版入门经典深度学习时间序列预测项目实战+最新前沿时间序列预测模型代码讲解学习整理（附完整可运行代码）

一、LSTM时间序列预测完整代码示例学习分析（pytorch框架）精选试读文章二、LSTM多变量输入实现多步预测完整

OverOnEarth·2025-07-26 22:22

python机器学习分类算法

最近状态不是很好，可能越是要接近终点，越是忐忑，还是要稳住，继续加油！！！我会尽快调整状态的。分类.png

在做算法的巨巨·2025-07-26 20:29

Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法（BO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及示例代

目录Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法（BO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例...2项目背景介绍

nantangyuxi·2025-07-26 06:23

Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）

目录Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例2项目背景介绍...2项目目标与意义...21.提高时序数据预测准确性...22

nantangyuxi·2025-07-26 05:49

LSTM学习笔记

LSTM的基本概念LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。

·2025-07-26 00:43

C++性能优化擂台技术文章大纲

展示不同优化技巧目标读者：中高级C++开发者擂台赛规则设计统一基准测试环境（硬件、编译器、优化标志）参赛代码需通过功能正确性验证性能指标：执行时间、内存消耗、CPU缓存命中率禁止使用未定义行为和编译器特定扩展常见优化技术分类算法层面优化时间复杂度分析实际案例数据结构选择对性能的影响缓存友好的算法设计编译器优化技巧关键编译器标志对比

·2025-07-25 23:31

FEBL模型用代码实现：LSTM+注意力+岭回归的完整流程

特征增强型宽度学习（FEBL）的模型，用于储粮温度预测任务。以下是代码的逐层解析和功能说明：1.依赖库导入importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpimporttimefromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.model_selectio

Atlas Shepherd·2025-07-25 21:52

机器学习之K-近邻算法

来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的⼀种分类算法距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计

paid槮·2025-07-25 20:12

机器学习基础-k 近邻算法（从辨别水果开始）

其实，这个看似平常的判断过程，竟然藏着机器学习中最经典的分类算法——k近邻（k-NearestNeighbors，简称kNN）的核心思想！1.1现实中的解

耐思nice～·2025-07-25 10:11

数据处理和分析之分类算法：XGBoost：机器学习基础理论

数据处理和分析之分类算法：XGBoost：机器学习基础理论数据预处理与特征工程数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，旨在去除数据集中的噪声、不一致性和缺失值，确保数据的质量。

kkchenkx·2025-07-25 10:37

11、时间序列机器学习与经典模型入门

Python提供了许多可靠的时间序列机器学习库，以下是一些监督式回归和分类算法的实现情况

jam55·2025-07-24 20:56

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用（355）

大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用（355））引言：正文：一、Java构建的金融数据处理架构1.1多源数据实时融合与清洗1.2跨市场数据关联（风险传导分析）二、Java驱动的市场波动预测模型2.1LSTM

青云交·2025-07-24 06:24

基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）

基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）数据集模型代码数据集链接：FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。

哎呦哥哥、·2025-07-23 04:39

HAL STM32 I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程

HALSTM32I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程相关篇《Arduino通过I2C驱动MT6701磁编码器并读取角度数据》《STM32软件I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程》使用

perseverance52·2025-07-23 03:32

通俗易懂循环神经网络（RNN）指南

本文用直观类比、图表和代码，带你轻松理解RNN及其变体（LSTM、GRU、双向RNN）的原理和应用。

·2025-07-23 02:25

吴恩达机器学习cs229-学习笔记-更新中

：预测的Y是连续的，Y是实数分类问题：分类指的是Y取离散值，输出是离散的两组，正示例和负示例，把所有样本推到这条直线上，用0，1，标识逻辑回归算法，拟合直线区分正，负示例处理相对大量特征的回归算法或者分类算法支持向量机算法

是娜个二叉树！·2025-07-22 07:15

Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用

Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向

AI智能应用·2025-07-22 00:32

【大语言模型基础】GPT（Generative Pre-training ）生成式无监督预训练模型原理

OpenAIGPT:通过transformerdecoder学习出来一个语言模型，不是固定的，通过任务fine-tuning,用transfomer代替ELMo的LSTM。

·2025-07-21 12:04

基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法

基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法文章目录基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法1.KELM理论基础2.分类问题3.基于探路者算法优化的KELM4.测试结果5.Matlab

智能算法研学社（Jack旭）·2025-07-21 08:37

【AAAI2025】计算机视觉|P-sLSTM:P-sLSTM：让LSTM在时间序列预测领域“重获新生”

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.10006代码地址：https://github.com/Eleanorkong/P-sLSTM关注UPCV缝合怪，分享最计算机视觉新即插即用模块

·2025-07-21 00:35

【转】【译】How to Handle Very Long Sequences with LSTM（LSTM RNN 超长序列处理）

原文地址http://machinelearningmastery.com/handle-long-sequences-long-short-term-memory-recurrent-neural-networks/一个长的输入序列却只对应一个或者一小段输出就是我们经常说的序列标注和序列分类。主要包括下面一些例子：包含上千个词的文件情感分类（NLP）包含上千个时间状态的脑电痕迹分类（Medici

开始奋斗的胖子·2025-07-20 22:25

基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发

matlab科研助手·2025-07-20 10:58

lstm 输入数据维度_[mcj]pytorch中LSTM的输入输出解释||LSTM输入输出详解

萬重·2025-07-10 21:55

lstm 输入数据维度_keras中关于输入尺寸、LSTM的stateful问题

多层LSTM需要设置return_sequence=True,后面再设置return_sequence=False.最近在学习使用keras搭建LSTM的时候，遇到了一些不明白的地方。

weixin_39856269·2025-07-10 21:24

lstm 数据输入问题

lstm我有20*6条数据，20个样本，每个样本6条历史数据，每条数据有5个值，我送给网络输入时应该是20*6*5还是6*20*5你的数据是：20个样本（batchsize=20）每个样本有6条历史数据

AI算法网奇·2025-07-10 20:20

机器学习-K近邻算法

k-近邻分类算法，即物以类聚的思想，通过已知分类中的点和未知分类的点距离最近的前k个点的分类来预测未知点的分类。

shy_snow·2025-07-10 19:46

量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战

量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习

·2025-07-10 11:54

视频讲解：ARIMA-LSTM注意力融合模型跨行业股价预测应用

传统ARIMA模型对极端行情响应迟滞，单一LSTM模型则存在长期依赖难题。基于该项目实践，我们提出ARIMA-LSTM注意力融合框架，通过双轨协同机制实现预测精度突破。

·2025-07-10 03:29

LSTM 论文（Hochreiter & Schmidhuber, 1997）精读（三）

文章：SeppHochreiter,JürgenSchmidhuber;LongShort-TermMemory.NeuralComput1997;9(8):1735–1780.doi:https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735第2节PreviousWork（已有研究），这是论文对以往方法的一个评述，总结了已有递归神经网络在面对时间序列学习、尤其是长时依赖

·2025-07-09 02:17

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM

WangYan2022·2025-07-08 21:14

Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例

目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义

nantangyuxi·2025-07-08 16:14

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的循环层

PyTorch深度学习总结第九章PyTorch中torch.nn模块的循环层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、循环层1.简单循环层（RNN）2.长短期记忆网络（LSTM）3.门控循环单元（GRU

·2025-07-08 12:18

Transformer模型架构深度讲解

Transformer模型与传统的RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）不同，它不依赖于时间步的顺序处理，而是完全基于“注意力机制”进行计算，这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具

·2025-07-08 11:13

【零基础学AI】第27讲：注意力机制（Attention） - 机器翻译实战

模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM

1989·2025-07-08 05:54

【限时干货】Calibre智能分类，轻松突破内网限制畅享电子书库

系统创新性地融合了两大核心技术组件：通过Calibre开源软件实现文献分类算法与格式转换功能

比头发还脆弱·2025-07-07 15:14

说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别）

基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理

weixin_39673184·2025-07-07 15:42

机器学习21-线性网络思考

机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？

坐吃山猪·2025-07-07 04:00

RNN案例人名分类器（完整步骤）

今天给大家分享一个NLP（自然语言处理）中的一个小案例，本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的，一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对

AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧

好的，我们来详细介绍一下TeacherForcing，这是一种在训练序列生成模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer）时常用的重要技术。