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利用MATLAB构建的CNN-LSTM深度学习网络进行训练，并附带代码操作演示视频。

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简介：
利用MATLAB构建的CNN-LSTM深度学习网络进行训练，从CNN层中提取出具有价值的特征，并将这些特征反馈至LSTM层，该层负责生成预测的上下文序列。同时，我们提供包含代码操作演示的视频以及运行注意事项：建议使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。在执行过程中，请务必确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口指向当前工程的工作目录。为了更清晰地指导您完成操作，我们还提供了详细的操作录像视频供您参考并跟随操作。

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  • 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。
     
  • 基于MATLAB的Hopfield网络训练与测试+代码操作演示视频
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    本资源提供基于MATLAB的Hopfield神经网络训练和测试教程，并包含详细的代码操作演示视频。适合初学者快速上手。 基于MATLAB的Hopfield网络训练与测试包括代码操作演示视频。运行提示：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接运行子函数文件。在执行过程中，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示为工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频来完成操作。
     
  • 基于MFCC的语音特征提取及CNN深度学习训练的语音识别+MATLAB操作视频演示
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    本视频详细介绍基于MFCC特征提取和CNN模型训练的语音识别技术，并通过实例展示在MATLAB环境下的具体实现过程。 领域：MATLAB语音MFCC特征提取及CNN深度学习训练实现语音识别 内容概述：本项目旨在通过MATLAB进行语音的MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取，并利用卷积神经网络(CNN)对这些特征进行深度学习训练，以完成语音识别任务。该项目包括一个操作视频教程，帮助用户理解和实施相关算法。 适用人群：适用于本科、硕士和博士等不同层次的教学与科研人员在编程及实验研究中的使用。 运行指南： - 请确保您的MATLAB版本为2021a或更新。 - 在项目文件夹中找到并执行名为Runme_.m的主脚本，而非直接调用子函数文件。 - 运行时，请将MATLAB左侧“当前文件夹”窗口设置到项目的根目录下。 注意：具体操作步骤请参考提供的视频教程。
     
  • 利用B-A算法构建无标度网络并进行网络恢复测试的故意攻击Matlab仿真及代码演示视频
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    本视频详细介绍如何使用B-A模型在MATLAB中构建无标度网络，并通过模拟故意攻击来检验其恢复能力，附带完整源码展示。 领域：MATLAB，B-A算法，无标度网络构建 内容：基于B-A算法的无标度网络构建，并通过故意攻击进行网络恢复测试，在MATLAB中进行仿真操作及代码实现。 用处：适用于学习如何使用编程方法来构造和分析无标度网络。 指向人群：本、硕、博等教研人员或学生，用于教学与研究用途。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或者更高版本。 2. 运行工程中的“Runme_.m”文件，而不是直接调用子函数文件。 3. 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为当前工程路径。具体操作步骤可参考提供的操作录像视频进行学习和实践。
     
  • 使用PyTorch构建CNN进行视频动作分类 附带数据和代码 直接运行
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    本项目利用PyTorch框架搭建卷积神经网络(CNN)，实现对视频中动作的有效分类，并提供完整的数据集及源代码，便于直接上手实践。 基于PyTorch搭建CNN实现视频动作分类任务，包含数据和代码，可以直接运行。
     
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  • 利用深度学习LSTM分类算法进行故障检测：MATLAB中的模型准备、构建与部署演示...
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  • Python中使用深度学习和CNN卷积神经网络进行人脸识别的模型训练示例
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