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Keras示例代码集，涵盖CNN、LSTM及CNN-LSTM模型，详尽齐全（keras-master.zip）

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简介：
本资源包提供丰富的Keras示例代码，包括多种深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)及其结合的CNN-LSTM模型。适合初学者快速上手与进阶研究者参考使用。 Keras 示例代码非常全面，包括了CNN、LSTM以及CNN-LSTM等多种模型的实现。

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  • Keras示例代码集，涵盖CNN、LSTM及CNN-LSTM模型，详尽齐全（keras-master.zip）
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    本资源包提供丰富的Keras示例代码，包括多种深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)及其结合的CNN-LSTM模型。适合初学者快速上手与进阶研究者参考使用。 Keras 示例代码非常全面，包括了CNN、LSTM以及CNN-LSTM等多种模型的实现。
     
  • 时间序列预测教程：涵盖BP、CNN、LSTM、GRU、RNN、SVM及CNN+LSTM模型
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    本教程全面介绍时间序列预测技术，包括多种神经网络（如BP、CNN、LSTM、GRU和RNN）以及SVM和支持混合模型CNN+LSTM的应用与实现。 时间序列预测学习包括BP、CNN、LSTM、GRU、RNN、SVM以及cnn+lstm方法的售后支持。如果有问题，可以在我的主页找到我提供的球号信息（此处不提供具体联系方式）。如果对服务不满意的话会酌情退款。 以下是相关文件列表： - cnn+lstm：mini_datacnn_lstm.py - GRU：Gru_SunspotsMonthly Sunspots.csv - LSTM：LSTM模型.py - NN：NN_model.py - RNN：elman_rnn.py - SVM: 20180829.xlsx, read_data.py, svmprediction.py
     
  • Keras Conv LSTM 分类示例
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    本示例展示了如何使用Keras框架构建和训练一个基于ConvLSTM架构的时间序列分类模型。 Keras分类示例，专为深度学习设计，代码简洁易懂。
     
  • 使用Keras实现CNN与LSTM结合的分类案例
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    本项目采用Keras框架，融合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），构建高效文本分类模型，展示二者结合在深度学习中的应用优势。 本段落主要介绍了在Keras中使用CNN联合LSTM进行分类的实例，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随小编来看看吧。
     
  • 使用Keras实现CNN与LSTM结合的分类案例
    优质
    本项目利用Python深度学习库Keras构建了一个创新性的神经网络模型，该模型将卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合，以提高对序列数据的分类准确率。通过实践操作展示如何使用Keras高效搭建及训练这种复杂的混合架构，并深入探讨其在特定任务中的应用效果与优势。 直接看代码吧： ```python def get_model(): n_classes = 6 inp = Input(shape=(40, 80)) reshape = Reshape((1, 40, 80))(inp) # pre=ZeroPadding2D(padding=(1, 1))(reshape) conv1 = Convolution2D(32, 3, 3, border_mode=same, init=glorot_uniform)(reshape) l1 = LeakyReLU() ``` 注意，代码中注释掉的行和不完整的`LeakyReLU()`调用在原代码里也有。
     
  • 基准CNN-LSTM图像字幕模型: basic-cnn-lstm-image-captioning
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    basic-cnn-lstm-image-captioning项目采用基准CNN-LSTM架构，旨在生成准确描述图片内容的文字说明。此模型结合卷积神经网络提取视觉特征与长短时记忆网络处理序列数据的优势，有效提升图像字幕的自然度和相关性。 图像字幕生成器（基线模型）适用于Windows用户，在命令提示符(cmd)下操作而非使用bash。 所需数据集为Flickr8K： 1. Flickr8k_Dataset.zip，包含8092个JPEG格式的图片。 2. Flickr8k_text.zip，内含多个文件，这些文件包含了照片的不同描述（标题）。 该数据集包括预定义的训练、开发和测试三个部分的数据。具体而言：6,000张图像用于训练；1,000张图像供开发使用；另外有1,000张图片作为测试数据。 **运行说明** 确保文件夹结构如下： ``` |-- data | |-- Flickr8k_Dataset | |-- Flickr8k_text | |-- .gitignore |-- train.py |-- eval.py ``` 下载并放置数据集到上述的github存储库中。接下来，您可以开始使用train.py和eval.py文件来运行模型了。
     
  • MNIST-Keras-Android：于Android设备执行Keras CNN模型
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    本项目展示了如何在Android设备上运行基于Keras构建的卷积神经网络(CNN)模型，以处理MNIST手写数字数据集。通过将深度学习技术移植到移动平台，为用户提供便捷、高效的图像识别体验。 在Android上运行Hard CNN模型处理MNIST数据集。
     
  • IPSO-LSTM模型源码演示，ipso-lstm-master.zip
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    IPSO-LSTM模型源码演示提供了基于IPSO（Improved Particle Swarm Optimization）算法优化的LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络模型的代码实现。该zip文件包含了模型训练、预测及参数调优所需的所有源代码，适用于时间序列预测等任务的研究与应用开发。 IPSO-LSTM模型的源代码示例可以在名为ipso-lstm-master.zip的文件中找到。
     
  • CNN-BiLSTM-Attention-Time-Series-Prediction-Keras: Keras中的CNN+... 实现
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    本项目采用Keras框架实现基于CNN-BiLSTM-Attention模型的时间序列预测。结合卷积神经网络、双向长短期记忆网络及注意力机制，有效捕捉并利用时间序列数据的特征与模式，以提升预测精度和效率。 TensorFlow版本：1.9.0 Keras版本：2.0.2 我的博客：
     
  • 不同模型在光伏功率预测中的误差分析：LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM及PSO-CNN-LSTM比较
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    本文对比了LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM和PSO-CNN-LSTM四种模型在光伏功率预测中的表现，深入分析了各自产生的误差原因。 本段落对比分析了基于LSTM（长短期记忆网络）、CNN-LSTM（卷积神经网络与长短期记忆网络结合）、PSO-LSTM（粒子群优化算法与LSTM结合）以及PSO-CNN-LSTM（粒子群优化算法与CNN-LSTM结合）的光伏功率预测算法在误差评价指标上的差异。具体而言，这些评价指标包括均方根误差(RMSE)、平均平方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均相对百分比误差(MAPE)，用于评估各模型的精度。 LSTM预测结果如下： - RMSE = 8.2496 - MSE = 68.0566 - MAE = 5.1832 - MAPE = 0.29202 CNN-LSTM预测的结果为： - RMSE = 0.98212 - MSE = 0.96457 - MAE = 0.72943 - MAPE = 0.039879 最后，PSO-CNN-LSTM算法的预测结果如下： - RMSE = 0.68696 - MSE = 0.32698 - MAE = 0.66369 - MAPE = 0.019963 通过上述数据对比，可以看出PSO-CNN-LSTM算法在光伏功率预测中的误差评价指标表现最优。