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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简介：
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》。

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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Keras的CNN+LSTM算法实例使用CNN从20x20图像中提取特征，并利用LSTM进行序列预测

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基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测Python代码及数据集

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本项目提供了一个使用PyTorch实现的多特征CNN-LSTM模型，用于时间序列预测。附带详尽注释的源码和相关数据集帮助初学者快速上手深度学习在时序分析的应用。本项目基于PyTorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测的Python源码及数据集，并附有详细代码注释，适合新手理解和使用。它可作为课程设计或期末大作业的理想选择。该项目功能全面、界面友好且操作简便，具有较高的实际应用价值。此资源包含基于PyTorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测的Python源码和数据集，并附有详细代码注释，适合新手理解和使用。它可作为课程设计或期末大作业的理想选择。该项目功能全面、界面友好且操作简便，具有较高的实际应用价值。

【LSTM预测改进】利用CNN优化LSTM的时间序列预测（附带Matlab代码）.zip

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本资源提供一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的方法，用于提升时间序列数据的预测精度，并附有详细的Matlab实现代码。智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。

RF-SSA-LSTM、SSA-LSTM、LSTM、MLP与SLP在多特征时间序列预测中的比较（附Python代码及数据）

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本文通过对比分析RF-SSA-LSTM、SSA-LSTM、LSTM、MLP和SLP等模型，研究它们在处理多特征时间序列预测问题时的效能，并提供相关Python代码与数据支持。本段落探讨了RF-SSA-LSTM、SSA-LSTM、LSTM、MLP（多层感知机）和SLP（单层感知机）在多特征时间序列预测中的对比应用，特别是在空气质量预测方面的效果。文中提出了一种结合随机森林进行特征选择，并利用麻雀搜索算法优化长短期记忆神经网络的方法来进行空气质量预测的研究。该方法与传统的SSA-LSTM、LSTM、MLP和SLP模型进行了比较分析，旨在评估其在处理复杂多变量时间序列数据时的性能优势。

基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测源码及数据集.zip

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本资源提供了一个基于PyTorch框架的时间序列预测项目源代码与相关数据集。该项目结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），通过处理多个输入特征来提高模型的准确性和泛化能力，适用于各类时间序列分析任务。基于PyTorch的多特征CNN-LSTM时间序列预测项目代码已经在测试环境中成功运行并通过验证，请放心下载使用！该项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工，也适合初学者学习进阶或者作为实际项目的参考案例。同时，它也可以用于毕业设计、课程作业及项目初期演示等场合。如果有一定的基础，可以在现有代码的基础上进行修改以实现更多功能。

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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手势识别-PyTorch：基于CNN和LSTM的动作识别网络

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本项目利用PyTorch框架开发了一个动作识别系统，采用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）相结合的方式对手势进行分类识别。手势动作识别微调预训练的CNN模型（如AlexNet、VGG、ResNet），然后对LSTM进行微调。该网络用于控制无人机的手势操作。 **训练步骤：** 1. 下载直升机编组数据集。 2. 将下载的数据集放置在项目的/data文件夹中。 3. 运行训练代码，指定数据文件夹的路径： ```shell python basic_lstm.py ../data ``` **测试步骤：** 使用带有指定模型的网络摄像头运行在线测试代码： ```shell cd testing python lstm_test.py ../weights/model_best_865.pth.tar ``` 依赖库包括： - pyTorch 0.3.xx - OpenCV 3.3.1 - PIL 5.0.0 - Numpy 1.13.1

基于MATLAB的LSTM-Attention与LSTM多特征分类预测实现（含完整源码及数据）

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本项目采用MATLAB开发，实现了结合注意力机制的长短期记忆网络(LSTM-Attention)和传统LSTM模型，用于多特征的数据分类与预测，并提供完整的代码和相关数据集。 MATLAB实现LSTM-Attention和LSTM多特征分类预测（完整源码和数据）： 1. 实现了LSTM-Attention及标准LSTM的分类预测。 2. 包括注意力机制下的Attention-LSTM分类预测功能。 3. 使用Matlab编写，能够生成分类效果图以及混淆矩阵图。 4. 支持多特征输入单输出的二分类和多分类模型。程序内注释详细，只需替换数据即可运行。 5. 运行环境为MATLAB 2020及以上版本。