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利用MATLAB编程独立实现LSTM，未采用其内置LSTM工具箱+含代码操作演示视频

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简介：
本项目通过MATLAB从零开始构建并训练LSTM神经网络模型，不依赖于任何内置库或工具箱。详细介绍每一步开发过程，并提供包含完整代码的在线操作视频链接供学习参考。 通过MATLAB编程实现单独一个LSTM模型（不使用MATLAB自带的LSTM工具箱），并附带代码操作演示视频。请确保使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行工程内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请注意将左侧当前文件夹窗口设置为当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频中的指导内容。

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  • 利用MATLAB编程独立实现LSTM，未采用其内置LSTM工具箱+含代码操作演示视频
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    本项目通过MATLAB从零开始构建并训练LSTM神经网络模型，不依赖于任何内置库或工具箱。详细介绍每一步开发过程，并提供包含完整代码的在线操作视频链接供学习参考。 通过MATLAB编程实现单独一个LSTM模型（不使用MATLAB自带的LSTM工具箱），并附带代码操作演示视频。请确保使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行工程内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请注意将左侧当前文件夹窗口设置为当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频中的指导内容。
     
  • 利用MATLAB编程独立实现单个LSTM，不依赖其内置LSTM工具箱-源码
    优质
    本项目通过MATLAB语言从零开始构建与训练一个基础的LSTM神经网络模型，完全避开使用MATLAB内置的深度学习工具箱中的现成LSTM模块。提供完整代码供学习参考。 通过MATLAB编程实现单独一个LSTM，不使用MATLAB自带的LSTM工具箱。
     
  • Matlab多层LSTM代码-Bidirectional LSTM：利用CNN特征实现视频序列中的动作识别
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    本项目运用MATLAB开发了基于Bidirectional LSTM的多层神经网络模型，结合CNN提取的视觉特征，有效实现了视频序列中复杂动作的精准识别。 我们在Matlab中使用具有CNN功能的深度双向LSTM进行视频序列中的动作识别。我们已经利用了名为“oneFileFeatures”的matlab脚本从视频文件中提取深层特征，每个CSV文件代表一个视频的功能数据。通过执行“TrianTestSpit.m”脚本将这些数据拆分为训练集和测试集。 接下来，我们将每类的CSV合并为单个CSV文件，并使用该文件进行训练和验证的数据划分，同时提供相应的标签信息。“oneHotLabeling”用于将标签转换成热点形式。最后，我们通过名为“LSTM.py”的代码库来进行模型的训练过程，“LSTM.py”包含简单的LSTM、多层LSTM以及深度双向LSTM。 以上工作参考了Ullah等人于2018年在IEEE A期刊上发表的文章《使用具有CNN特征的深度双向LSTM进行视频序列中的动作识别》。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM深度学习网络训练, 包含代码操作演示视频
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    本资源提供基于MATLAB平台的CNN-LSTM深度学习模型训练教程，附带详尽代码及操作演示视频，适合初学者快速上手。 基于MATLAB的CNN-LSTM深度学习网络训练：有用的特征从CNN层提取后反馈到LSTM层，该过程形成预测所需的上下文顺序。运行注意事项如下：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并执行工程目录中的Runme.m文件，不要直接调用子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧的当前工作文件夹窗口设置为当前工程所在的路径。具体操作步骤可以参考提供的演示视频并按照其中的操作指南进行操作。
     
  • 利用MATLAB生成圣诞树仿真效果+包含代码操作演示视频
    优质
    本项目通过MATLAB实现精美的圣诞树仿真展示，并附带详细的操作代码和演示视频教程，帮助用户轻松掌握圣诞树图形的创建方法。 通过MATLAB生成圣诞树的仿真，并包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，只需运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频来跟随演示操作。
     
  • Temporal-GCN-LSTM: 利用内部操作图表示与预测用户参与度的代码
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    Temporal-GCN-LSTM是一种创新的数据驱动模型，结合了时间卷积神经网络和图卷积技术，用于精准预测用户在特定平台上的参与行为。该方法通过捕捉动态用户交互模式来优化用户体验及个性化服务提供。 Temporal-GCN-LSTM模型用于对时间演变的动作图进行编码，并预测未来的用户参与度。这种端到端的多通道神经网络还处理活动序列和其他宏观特征以实现最佳性能。 所需库包括DGL、NetworkX、PyTorch、Pandas、Numpy和SciKit-Learn，以及tqdm。 构建动作图的代码位于`build_graphs.py`文件中。此脚本用于为特定时间段生成静态图。 对于时间演变的动作图，可以使用`build_temporal.py`来创建每日的时间图。执行这两个脚本时需要指定输入和输出路径： ``` python3 build_graphs.py INPUT_PATH OUTPUT_PATH python3 build_temporal.py INPUT_PATH OUTPUT_PATH ``` 此外还有支持功能的代码位于`utils.py`文件中，其中包括activity_seq_model等函数。
     
  • MATLAB LSTM函数代码-MATLAB-LSTM: LSTM-MATLAB
    优质
    这段资料提供了一个关于如何在MATLAB环境中使用LSTM（长短期记忆网络）函数进行深度学习任务的详细教程和代码示例。适合需要利用MATLAB开展相关研究或项目的开发者参考。 MSEMatlab函数代码lstm-matlabMoritzNakatenus的MatlabLSTM深度学习框架。这项工作是ElmarRueckert指导的荣誉论文的一部分。该框架可以通过窥孔连接处理LSTM单元，所有梯度都是通过完全解析得出的。有关此实现中使用的所有梯度的具体推导，请参见相关文件。 此外，在该项工作中还解释了“通过时间反向传播”和“通过时间截断反向传播”算法。“特征时间反向传播算法”指的是完整的BPTT，“截断的时间反向传播算法”则指在训练过程中，为了减少计算量而进行的优化。该框架支持RMSProp和动量优化器，并且可以使用Softmax输出层或不饱和输出层来实现MSE和交叉熵损失函数。 对于评估模型性能，提供了示例脚本演示如何通过交叉验证来进行模型训练并生成评价图。为了创建一个新的LSTM网络，只需要编写如下代码：network=lstm_network(timesteps,inputDimension,hiddenNeurons,optimizer);其中优化器可以是Momentum或RMSProp。具体的优化参数可以在lstm_network.m文件中进行定义。 在您的代码上运行BPTT算法时，请添加以下行[error,pred]=networ，以完成网络的训练和评估过程。
     
  • 利用PCA算法的人脸识别实现（含完整代码及操作指南和演示视频）
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    本项目提供了一种基于PCA算法的人脸识别解决方案，包含详尽的操作指南、完整源码及演示视频。 1. 使用MATLAB的GUI完成系统编程及界面设计。 2. 基于PCA算法实现人脸识别：读取人脸数据库；通过主成分分析法降维并去除数据之间的相关性；进行数据规格化处理；利用SVM训练（选择径向基函数）；读取测试数据，执行降维和规格化操作；使用步骤4中生成的分类器对多类问题采用一对一投票策略，归为得票最多的一类；输出匹配度最高的结果。
     
  • 利用PCA算法的人脸识别实现（含完整代码及操作指南和演示视频）
    优质
    本项目介绍如何使用PCA算法进行人脸识别，并提供完整的代码、详细的操作指南以及演示视频。适合初学者快速上手人脸识别技术。 1. 使用MATLAB的GUI完成系统的编程及界面设计。 2. 基于PCA算法实现人脸识别：读取人脸数据库；采用主成分分析法进行数据降维并去除数据之间的相关性；对数据进行规格化处理；使用SVM训练（选择径向基函数）；读取测试数据、降维和规格化；利用步骤4产生的分类函数进行多分类问题的识别，采取一对一投票策略，并将得票最多的一类作为最终结果输出。
     
  • 利用Pytorch实现LSTM模型
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    本项目使用Python深度学习库PyTorch构建并训练了长短期记忆网络(LSTM)模型，旨在探索序列数据预测的有效性。 使用Pytorch实现LSTM，并且代码中有详细的注释参考了李沐老师的深度学习课程。