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PyTorch版本学习lstm-and-cnn-源码。

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简介：
利用 LSTM-CNN 架构，并基于 PyTorch 框架进行开发，该学习模型展现出强大的性能。

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  • LSTM与CNN结合：PyTorch版本学习及源码
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    本教程深入浅出地介绍如何使用PyTorch实现LSTM和CNN相结合的模型，并附有详细代码解析。适合希望掌握深度学习中序列数据处理技术的学习者参考。 学习LSTM-CNN的PyTorch版本可以提供深入理解这两种神经网络架构结合的优势，并且能够应用于多种序列数据处理任务中。通过实践项目来掌握这个模型是非常有效的学习方法，同时查阅相关的研究论文和技术博客也是很好的补充资源。希望你在这个过程中不断进步和探索！
     
  • CNN-LSTM：基于PyTorch的视频分类框架——含源码
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    本项目介绍并实现了基于CNN与LSTM结合的视频分类模型，采用Pytorch深度学习框架进行开发，并开放了完整源代码供研究者参考和使用。 CNN LSTM 带有Resnet后端的CNN LSTM用于视频分类的实现入门先决条件是PyTorch（需要0.4以上版本）以及FFmpeg、FFprobe 的Python 3环境。 首先，创建数据目录结构如下： - data/ - video_data/ 将您的视频数据集放入`data/video_data/`中。格式应为： ``` data └── video_data ├── bowling │ └── walking.avi └── running ├── running0.avi └── runnning1.avi ``` 从视频数据集中生成图像，可以使用脚本： ```bash ./utils/generate_images.sh # 这里假设有一个shell脚本来执行此操作。 ```
     
  • CNN学习代码（Matlab版）
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    《CNN学习代码（Matlab版）》是一本专注于使用MATLAB语言实现卷积神经网络(CNN)编程的学习资料。本书通过详细的代码示例和清晰的解释帮助读者理解并应用深度学习技术，适合对计算机视觉及模式识别感兴趣的初学者与进阶者阅读研究。 通过单步运行run_cnn_example.m文件来理解神经网络学习过程中的训练与测试环节。特别关注cnnTrain.m脚本内的前向传播、反向传播及权重更新函数的作用。请确保将压缩包解压到MATLAB的工作目录中，之后就可以执行run_cnn_example.m文件了。
     
  • 基于PyTorch的CNN与LSTM结合文本分类方法
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    本研究提出了一种创新性的文本分类方法，通过整合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)，利用Python深度学习框架PyTorch实现。此模型在多种数据集上展现了卓越性能。 model.py：#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch import nn import numpy as np from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F class TextRNN(nn.Module): # 文本分类，使用RNN模型 def __init__(self): super(TextRNN, self).__init__() # 三个待输入的数据 self
     
  • fruit-recognition-cnn-pytorch: 使用CNN进行水果分类的深度学习项目-源码
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    这是一个使用PyTorch实现的基于卷积神经网络（CNN）的深度学习项目，旨在通过图像识别技术对不同种类的水果进行准确分类。该项目提供了完整的源代码以供参考和学习。 CNN（卷积神经网络）深度学习水果分类识别及应用 作者：朱帅 项目文件夹说明： - 存放相关源代码和资源的文件夹。 - 用于存放训练数据集，包括训练集和测试集。 - 用于存放最终软件的编译结果和一些编译临时文件。 - 用于存放生成的模型文件和数据标签。 环境要求： - 模型训练/开发环境操作系统：Windows / Linux / macOS - 开发语言：Python - 环境依赖安装：pip3 install -r requirements.txtpip3 install pyinstaller Pytorch 官方手册URL： 开发 / 模型训练 / 构建开发请切换到 src 目录进行开发模型的训练和测试。 操作步骤： 1. 切换工作目录到 src 目录。 2. 执行如下指令：python train.py
     
  • D2L-Torch: 《动手学深度学习》PyTorch版源码
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    D2L-Torch是《动手学深度学习》一书的官方PyTorch版本源代码，旨在为读者提供一个易于使用的实践平台。 首先感谢《动手学深度学习》的原作者和贡献者为我们提供了一本极为优秀的书籍。如果您对框架没有特定偏好或需求，不妨尝试MXNet这一出色的深度学习框架。 本书基于《动手学深度学习》（19年5月20日版本）进行编写，并将所有代码改用PyTorch实现，同时以注解的形式解释并扩展部分内容。由于PyTorch与MXNet在设计上存在差异，书中对原书的部分内容进行了删减和修改。 请按照目录中的顺序阅读学习本书的内容。如果您喜欢这本书，请给本项目点个赞，并购买原书的纸质版来支持作者及贡献者的工作。短期内该项目将不再进行更新，在需要计算性能或计算机视觉相关章节时，可以参考其他资源。如果有任何疑问，欢迎提出交流讨论。
     
  • 使用PyTorch实现基于CNN和LSTM的文本分类方法
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    本研究采用PyTorch框架，结合卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)，创新性地提出了一种高效的文本分类模型，显著提升了文本理解与分类精度。 model.py：#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch import nn import numpy as np from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F class TextRNN(nn.Module): # 文本分类，使用RNN模型 def __init__(self): super(TextRNN, self).__init__() # 三个待输入的数据：self
     
  • CNN+LSTM EGG项目 Python源码.zip
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    本项目为Python代码包，实现基于CNN与LSTM结合的深度学习模型应用于EGG信号分析。含注释清晰的源码及实验配置文件，适合科研和学习使用。 CNN+LSTM EGG项目使用了cnn-lstm架构，并提供了Python源码。
     
  • PyTorch MNIST手写数字CNN、MLP和LSTM识别
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    本项目使用Python的深度学习库PyTorch，在经典MNIST数据集上训练卷积神经网络(CNN)、多层感知器(MLP)及长短期记忆网络(LSTM)，实现对手写数字的有效分类与识别。 利用PyTorch在Kaggle比赛中实现MNIST手写数字识别，准确率达到99%以上。该项目结合了CNN、MLP和LSTM等多种方法，并且包含了数据集、文档以及环境配置的详细步骤。代码中配有详细的注释，解压后可以直接运行，非常适合初学者学习使用。
     
  • YOLOv4-pytorch 源代码版本
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    YOLOv4-pytorch源代码版本是一个基于PyTorch框架实现的YOLOv4目标检测算法项目，提供模型训练、推理等功能，适用于计算机视觉领域的研究与开发。 YOLOv4-pytorch 版源代码提供了一个基于 PyTorch 的实现方案，适用于那些希望在 Python 环境下使用 YOLOv4 对象检测模型的开发者们。该版本不仅保留了原始框架的强大功能和高效性，还通过利用 PyTorch 框架的优势进行了优化与改进。对于熟悉 PyTorch 并且想要深入了解或直接应用 YOLOv4 的研究者和技术人员来说，这是一个非常有价值的资源。