LSTM分类算法

MATLAB 自然语言处理入门教程

文章目录前言环境配置一、MATLABNLP工具箱概述二、核心功能与API1.文本数据准备2.特征提取3.文本分类（传统机器学习）4.深度学习文本分类（LSTM）三、实战案例：情感分析四、高级应用1.命名实体识别
tyatyatya·2025-05-18 06:18

时间序列预测 | Matlab基于EMD-LSTM/LSTM基于经验模态分解和长短期记忆网络的时间序列预测(含LSTM、EMD-LSTM 模型的对比)

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述时间序列预测|Matlab基于EMD-GRU/GRU基于经验模态分解和门控循环单元的时间序列预测(含GRU、EMD-GRU模型的对比)EMD-LSTM
前程算法屋·2025-05-18 06:46

计算机视觉与深度学习 ｜ Matlab实现EMD-LSTM和LSTM时间序列预测对比（完整源码和数据)

EMD-LSTM与LSTM一、数据生成与预处理二、经验模态分解（EMD）三、数据预处理四、模型构建与训练1.单一LSTM模型2.EMD-LSTM混合模型五、预测与结果对比1.单一LSTM预测2.EMD-LSTM
单北斗SLAMer·2025-05-18 06:15

基于大模型预测胃穿孔预测与围手术期管理系统技术方案

目录1.系统架构模块2.关键算法实现2.1术前预测模型（Transformer多模态融合）2.2术中实时分析（在线学习LSTM）3.模块流程图（Mermaid）3.1数据预处理系统3.2术前预测系统3.3
LCG元·2025-05-16 17:23

CNN-LSTM-Attention预测模型及其Python实现

其中，CNN-LSTM-Attention预测模型因
追蜻蜓追累了·2025-05-15 18:09

python pytorch 模型构造函数、连接函数 通俗版

`nn.LSTM`（长短时记忆网络）二、连接函数1.
Python虫·2025-05-15 15:48

基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型研究

摘要本文提出了一种结合经验模态分解(EMD)、主成分分析(PCA)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型，用于提高光伏功率预测的准确性。
非著名架构师·2025-05-15 08:02

基于LSTM与SHAP可解释性分析的神经网络回归预测模型【MATLAB】

基于LSTM与SHAP可解释性分析的神经网络回归预测模型【MATLAB】一、引言在数据驱动的智能时代，时间序列预测已成为许多领域（如金融、气象、工业监测等）中的关键任务。
沅_Yuan·2025-05-15 04:03

【图像分类】基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别（双向LSTM，附完整代码和数据集）

在https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/128969138文章中，我们使用了基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手写数字体识别，LSTM是单向的
机器不学习我学习·2025-05-14 18:55

基于CNN-LSTM-Attention的时间序列预测模型：风电功率预测、电力负荷预测等

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等标记注释清楚，可直接换数据运行。
CXWymZVRoO·2025-05-14 17:47

电动汽车充换电设施可调能力聚合评估与预测 - 使用说明文档

使用混合模型（LSTM神经网络+线性回归）进行预测，并通过累积能量-功率边界模型评估充电设施的可调能力。功能特点数据处理自适应性：自动检测数据路径多格式日期时间解析强大的异常值检
小彭律师·2025-05-14 01:34

长短期记忆网络（LSTM）深度解析：从理论到实践的全方位指南

一、LSTM基础理论：超越传统RNN的记忆架构1.1RNN的长期依赖问题传统循环神经网络(RNN)在处理长序列时面临的根本挑战是梯度消失/爆炸问题。
非著名架构师·2025-05-13 18:49

基于LSTM-Transformer混合模型实现股票价格多变量时序预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在金融市场的分析中，股票价格预测一直是一个充满挑战且备受关注的领域。Transforme
矩阵猫咪·2025-05-13 02:04

深度学习使用LSTM实现时间序列预测

大家好，LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，它被设计用来解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题，特别是在时间序列预测、自然语言处理和语音识别等领域中表现出色。
python慕遥·2025-05-12 04:34

数字孪生市场格局生变：中国2025年规模214亿，工业制造领域占比超40%

AI算法融合：LSTM时序预测误差率<3%，强化学习使西门子工厂能源流模拟优化能耗下降18%。边缘计算赋能：特斯拉虚拟电厂响应速度达秒级，5G+边缘AI实现设备故障预警响应时间缩短。
常州北格数字孪生·2025-05-12 01:18

2024 AI 人工智能完整学习路线表

第二阶段AI数学知识√梯度下降和牛顿法推导√SVD奇异值分解应用第三阶段线性回归算法√代码实现梯度下降求解多元线性回归√保险花销预测案例第四阶段线性分类算法√分类鸢尾花数据集√音乐曲风分类√SV
AI天才研究院·2025-05-11 18:35

《大规模电动汽车充换电设施可调能力聚合评估与预测》MATLAB实现计划

模型概述根据论文，我将复刻实现结合长短期记忆网络(LSTM)和条件变分自编码器(CVAE)的预测方法，用于电动汽车充换电设施可调能力的聚合评估与预测。
小彭律师·2025-05-11 11:22

淘宝实时库存神经预测接口：结合LSTM算法的库存预警API开发全解

淘宝作为中国最大电商平台，其开放平台API结合长短期记忆网络（LSTM）算法，构建了基于深度学习的实时库存预测系统。
lovelin+vI7809804594·2025-05-11 00:06

【故障诊断】基于引力搜索优化算法GSA优化长短记忆网络LSTM实现故障诊断附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
Matlab科研工作室·2025-05-10 23:00

LSTM的简单模型

好的，我来用通俗易懂的语言解释一下这个LSTMTagger类是如何工作的。
D11PMINDER·2025-05-10 14:01

AI技术视角：美联储信号与黄金动态的量化研究——基于多模态数据分析框架

通过TF-IDF算法量化"观望"等政策关键词的文本显著性，结合LSTM网络对发布会语录进行情感极性分类（情感强度值区间[-1,1]），构建政策立场的多维度量化表征。
金融小师妹·2025-05-10 04:20

DeepSeek多维数据透视：金价单日反弹1.83%背后的资金博弈

本文通过构建LSTM神经网络模型对市场数据流进行实时解析，结合政策预期量化分析，揭示当前市场核心矛盾与投资逻辑。
金融小师妹·2025-05-10 04:50

突破LSTM！结合CNN多变量时间序列预测 ！！

1.LSTM（LongShort-TermMemory）LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），旨在解决RNN的梯度消失与梯度爆炸问题。
江湖人称麻花滕·2025-05-09 22:16

LSTM多变量时间序列预测

LSTM多变量时间序列预测多变量时间序列预测是指根据历史数据中的多个变量来预测未来的值。LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络模型，擅长处理序列数据，特别适用于时间序列预测任务。
CodeWOW·2025-05-09 22:15

Python, C ++开发行政人员尽职调查APP

的开发方案，结合Python的数据智能与C++的高性能特性，构建安全高效的背景调查管理平台：---一、系统架构设计1.技术栈分层模块Python应用场景C++应用场景核心算法引擎风险评估模型（XGBoost/LSTM
Geeker-2025·2025-05-09 12:37

量化解析美英协议的非对称冲击：多因子模型与波动率曲面重构

本文通过多因子分析框架，解析美元指数上行、贸易政策突变及资产配置迁移对贵金属市场的复合影响，并构建基于LSTM神经网络的动态支撑位预测系统。
金融小师妹·2025-05-09 11:30

AI Python 教程

AI之Python前提AIPython教程人工智能AI之Python-机器学习监督学习回归算法分类算法非监督学习聚类算法数据降维增强学习AI之Python-深度学习深度学习基础深度学习架构AI之Python
Empty-Filled·2025-05-09 05:50

基于深度学习的语音识别系统构建与优化

常用的深度学习模型语音识别系统的构建（一）数据准备1.数据收集2.数据预处理3.数据标注（二）模型选择（三）模型训练与优化1.模型训练2.模型优化（四）模型评估代码示例（一）数据预处理（二）模型构建与训练（使用LSTM
CarlowZJ·2025-05-08 00:48

transformer➕lstm训练回归模型

使用Transformer和LSTM优化时序数据回归模型：全流程分析在机器学习和深度学习中，处理时序数据是一项常见的任务。无论是金融预测、气象预测还是库存管理等领域，时序数据都扮演着至关重要的角色。
KingDol_MIni·2025-05-07 13:10

Transformer-LSTM混合模型在时序回归中的完整流程研究

Transformer-LSTM混合模型在时序回归中的完整流程研究引言与背景深度学习中的长期依赖建模一直是时序预测的核心问题。
KingDol_MIni·2025-05-07 13:10

python实现cnn特征提取_GitHub - lxztju/pytorch_classification: 利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，...

利用pytorch实现图像分类，其中包含的densenet，resnext，mobilenet，efficientnet,resnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用torchvision扩展其他的分类算法实现功能基础功能利用
weixin_39662142·2025-05-06 19:23

LSTM-GAN生成数据技术

项目实现了两种不同的GAN模型：基于LSTM的GAN（LSTM-GAN）和基于多层感知机的GAN（MLP-GAN），并对两种模型的性能进行了对比分析。
长长同学·2025-05-06 19:52

机器学习算法——朴素贝叶斯算法

一、朴素贝叶斯算法介绍1、朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法是一种经典的概率分类算法，它基于贝叶斯定理和特征独立性假设。该算法常被用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。
阿K还阔以·2025-05-06 11:03

电力负荷预测时空建模：图卷积与LSTM联合网络架构详解

一、技术原理与数学公式1.1时空建模核心思想电力负荷预测需同时考虑：空间相关性：变电站/用户间的拓扑连接关系（图结构）时间依赖性：负荷序列的周期性、趋势性特征Yt+1=f(G,Xt−T:t)(G为电网拓扑图，X为历史序列)Y_{t+1}=f(G,X_{t-T:t})\quad(G为电网拓扑图，X为历史序列)Yt+1=f(G,Xt−T:t)(G为电网拓扑图，X为历史序列)1.2图卷积网络（GCN）处
燃灯工作室·2025-05-05 22:38

【创新未发表】Matlab实现飞蛾扑火优化算法MFO-Kmean-Transformer-LSTM组合状态识别算法研究

✅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。内容介绍一、引言随着工业自动化和智能制造的飞速发展，对工业设备状态监测与故障诊断的需求日益迫切。传统的监测方法往往依赖于人工经验，效率低下且难以应对复杂多变的工业环境。近年来，基于数
天天Matlab代码科研顾问·2025-05-05 08:02

【数据分析必学】一文精通mapclassify：专业空间数据分类技术与地图可视化实战指南

mapclassify作为Python生态中专门用于空间数据分类的库，提供了丰富的分类算法和工具，帮助地图制作者科学、合理地表达空间
Is code·2025-05-04 17:24

AI+Python支持向量机/随机森林/神经网络/CNN/LSTM/迁移学习在植被参数反演中的实战应用与优化

在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下，植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术，正面临诸多挑战。随着遥感技术的发展，数据复杂度不断提升，模型精度的要求也越来越高。同时，多源异构数据的融合成为了一个亟待解决的问题。这些挑战对传统遥感反演方法提出了严峻的考验。人工智能技术为遥感反演带来新机遇幸运的是，人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是机器学习与深度学习算法的突破，
小艳加油·2025-05-04 15:08

SVM实战：从理论到鸢尾花数据集的分类可视化

SVM实战：从理论到鸢尾花数据集的分类可视化在机器学习的广阔领域中，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种经典且强大的分类算法，备受瞩目。
不吃香菜？·2025-05-04 14:03

量化投资如何用机器学习预测股价？普通人需要哪些工具入门？

常用的模型包括线性回归、随机森林、LSTM神经网络等。举个简单例子，用Python的scikit-learn构建一个线性回归模
股票量化·2025-05-04 09:10

实战9：机器学习之：朴素贝叶斯方法对鸢尾花卉品种预测实战教程

1.理论部分朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的有监督分类算法。该算法一个重要的特点：假设特征条件独立，正是这个假设使得朴素贝叶斯法的学习和预测变得简单。
计算机毕设论文·2025-05-03 05:00

KNN 分类算法实现鸢尾花分类

在机器学习领域，分类算法是解决众多实际问题的重要工具。K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法作为一种简单且有效的分类算法，在模式识别、数据挖掘等诸多领域广泛应用。
#guiyin11·2025-05-03 05:27

基于自然语言处理的情感对话系统设计

方法上，结合了深度学习中的循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM），对大量的情感文本数据进行训练，构建情感分类模型，同时利用预训练语言模型如BERT
赵谨言·2025-05-03 00:57

Python实战：长短期记忆网络（LSTM）

假设有某只股票一段时间内的每日收盘价如下表所示：日期收盘价（单位：元）2024-01-01100.02024-01-02102.02024-01-03105.02024-01-04103.02024-01-05108.02024-01-06110.02024-01-07109.02024-01-08112.02024-01-09115.02024-01-10113.0importnumpyasnp
python游乐园·2025-05-02 16:34

自然语言处理之命名实体识别：Bi-LSTM-CRF在信息抽取中的实战革命

而作为NER领域的“黄金搭档”，**Bi-LSTM-CRF模型**凭借其独特的序列建模能力，正在推动信息抽取技术进入工业级应用时代。本文将深入解析该模型在信息抽取中的实战价值，并揭示其
Loving_enjoy·2025-05-02 07:31

【Matlab】基于长短期记忆网络LSTM实现多分类预测（Excel可直接替换数据）

【Matlab】基于长短期记忆网络LSTM实现多分类预测（Excel可直接替换数据）1.算法简介2.测试数据集3.替换数据4.训练进度图5.混淆矩阵6.对比结果7.代码及注释1.算法简介长短期记忆网络LSTM
敲代码两年半的练习生·2025-05-01 16:27

神经网络用于地震数据时空均匀插值的方法与开源资料

主要方法1.基于深度学习的插值方法卷积神经网络(CNN)：处理空间维度上的插值循环神经网络(RNN)/LSTM：处理时间序列上的插值U-Net架构：常用于地震数据重建，能有效捕捉多尺度特征生成对抗网络(
东北豆子哥·2025-05-01 06:16

【深度学习与大模型基础】第14章-分类任务与经典分类算法

Part1：什么是分类任务？1.1分类就是“贴标签”想象你有一堆水果，有苹果、橘子、香蕉，你的任务是让机器学会自动判断一个新水果属于哪一类——这就是分类（Classification）。关键点：输入：数据（比如水果的颜色、形状、重量）。输出：类别标签（苹果、橘子、香蕉）。1.2分类vs.回归分类：预测离散标签（比如“猫/狗”）。回归：预测连续值（比如“房价多少万”）。例子：分类：判断邮件是“垃圾邮
lynn-66·2025-04-30 15:42

算法 ｜ 基于SSA-CNN-LSTM（麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络）的股票价格预测（附完整matlab代码，公式，原理，可用于毕业论文设计）

以下是一个基于SSA-CNN-LSTM（麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络）的股票价格预测MATLAB项目实例，包含完整代码和详细注释。代码分为数据预处理、模型构建、优化算法、训练预测四个部分。
单北斗SLAMer·2025-04-30 14:07

AI作曲全攻略：从零开始打造你的第一首人工智能音乐

AI作曲全攻略：从零开始打造你的第一首人工智能音乐关键词：AI作曲、机器学习、音乐生成、深度学习、LSTM、生成对抗网络、MIDI处理摘要：本文系统解析AI作曲的核心技术体系，从基础音乐表示方法到主流生成模型原理
AI学长带你学AI·2025-04-30 02:43

零门槛部署Flair实体识别服务：从模型封装到智能增强的全链路实践

###1.1Flair框架的独特优势-**上下文感知**：基于双向LSTM捕获长距离依赖-**零样本学习**：支持少样本/零样本实体识别-**多语言支持**：预训练模型覆盖53种语言-**领域自适应**
Loving_enjoy·2025-04-29 09:07
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