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该LSTM文本分类代码，基于MATLAB实现，并包含详细的中文注释，可直接使用。

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简介：
本代码通过采用长短期记忆神经网络（LSTM）技术，实现了文本分类功能，并具备对中英文文本进行分类的能力。其设计思路简洁明了，操作相对容易掌握，同时，为了方便用户理解和应用，提供了详细的视频教程以供参考和指导使用。

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  • 带有详细注释的SVM分类源代码（可直接使用）
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    这段资料提供了一份详尽标注的SVM（支持向量机）分类算法源代码，方便学习和理解其工作原理。代码可以直接运行并应用于实际问题中进行模式识别与数据分析。适合于机器学习初学者和研究人员参考使用。 这是一款基于蒙特卡洛方法的SVM分类算法实现代码，并包含每一步详细的注释，非常适合初学者学习使用。
     
  • 使用MATLAB进行LSTM文本分类的代码（附中文注释，确保可用）
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    本项目提供一个基于MATLAB的长短期记忆网络(LSTM)模型用于文本分类任务。代码中详细添加了中文注释以方便理解与调试，保证其具有良好的实用性和可读性。 本代码使用长短期记忆神经网络（LSTM）进行文本分类，支持中文和英文的文本分类任务，操作简单方便，并配有视频教程详细介绍其使用方法。
     
  • 基于Pytorch的TextCNN中文文本分类实现（含详细训练代码）.zip
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    本资源提供了一个使用Python深度学习框架PyTorch实现的TextCNN模型，用于对中文文本进行分类。其中包括详细的预处理、模型构建及训练代码，适合自然语言处理领域的研究者和开发者深入学习和实践。 在一个NLP项目实例中，使用深度学习框架Pytorch构建了TextCNN模型，并实现了一个简易的中文文本分类系统。基于此项目的训练数据，在THUCNews数据集上进行测试后发现，训练集上的Accuracy达到了约99%，而测试集上的Accuracy则约为88.36%。
     
  • 基于MATLAB的SSIM算法实现（含源码与注释，可直接运行）
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    本资源提供了一个详细的MATLAB代码实现，用于计算图像间的结构相似性(SSIM)指数。该程序包含详尽注释和完整源码，便于理解和使用，用户可以直接运行进行实验或研究。 基于Matlab的SSIM算法实现（包含源码及详细注释），该版本已修复了输入3维图像运行出错的问题，并修正了一些参数格式不正确的部分，可以直接运行并获得结果。之前在网上找到的一些声称可直接运行的代码实际上需要进行修改才能使用，因此我特地进行了完善和修订，希望能为大家提供一个完整可用的版本。
     
  • 带全中文注释的WOA-LSTM MATLAB代码
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    这段代码实现了一个带有全中文注释的WOA-LSTM模型，并以MATLAB语言编写。它为理解与应用LSTM神经网络结合鲸鱼优化算法提供了便利，特别适合于需要预测分析和模式识别的应用场景。 使用WOA优化LSTM的初始学习率、隐含层单元数、迭代次数及最小包尺寸数，在Matlab 2017至2022版本中进行训练，支持GPU或CPU设置。此方法经过验证有效，可以帮助科研人员节省时间，并提供实际数据以供操作。
     
  • NSGA-III算法的Matlab实现-附详细中文注释
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    本项目提供了一种多目标优化算法NSGA-III的Matlab代码实现，并包含详细的中文注释，便于理解与应用。适合研究和工程实践者使用。 这是从mathwork下载的NSGA-3代码，并附上了我自己写的注释。由于我对部分代码的理解还不够深入，因此在一些地方留下了空白而未能添加注释，在另一些我不确定的地方加了问号作为标记。我希望通过这个平台与大家进行讨论和交流，欢迎各位提出宝贵的意见或建议，帮助我更好地理解这段代码。如果有小伙伴已经弄懂了其中的某些部分，请不吝分享您的见解；同时我也希望可以借此机会解决自己尚存的一些疑问。
     
  • 含有详细注释的LSTM影评情感分类Python代码及数据集.zip
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    本资源包含一个详细的基于LSTM的情感分析Python代码及其所需的数据集。附带详尽注释，便于理解与二次开发，适用于电影评论情感分类项目。 该资源包含基于LSTM的影评情感分类Python源码、数据集及详细注释。所有项目代码均经过测试并成功运行，在功能正常的情况下上传，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生、教师或企业员工，也适用于初学者学习进阶。此外，该资源还可以作为毕业设计项目、课程设计作业及项目初期演示的材料。 如果具备一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并直接用于毕业设计、课程设计或作业中。欢迎下载并交流探讨，共同进步！
     
  • 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
     
  • 带有详细中文注释的ISODATA聚类Matlab算法
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    本资源提供了一个详尽的ISODATA聚类算法的MATLAB实现，附有详细的中文注释，便于学习和理解聚类分析过程。 本资源包含ISODATA聚类算法的Matlab代码，包括isodata.m（ISODATA算法代码及一系列子函数）、provaisodata.m（实例调用代码）和dades.mat（存放实例数据变量的文件）。每个函数都有详细的中文注释而非原来的西班牙语注释。ISODATA算法是在k-均值算法基础上增加了对聚类结果进行“合并”和“分裂”的操作，并设定运行控制参数的一种改进型聚类方法，全称是Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm（迭代自组织数据分析技术算法）。“合并”操作是指当某一类别中的样本数量过少或两个类别之间的距离过于接近时执行的操作。而“分裂”则是指如果某个类别的特征内部方差过大，则对该类别进行分割处理。
     
  • 基于 802.11a 的 OFDM 仿真实验在 MATLAB 中的实现（含详细注释代码和课件）
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    本资源详细介绍并实现了基于IEEE 802.11a标准的OFDM系统仿真，使用MATLAB进行编程，并提供详尽的注释及教学PPT。 本资源包含了基于 MATLAB 的 OFDM 仿真实验代码，内容全面且包含详细注释，经对比发现优于网上的大部分同类资源。此外，还提供了经过注释的课件，有助于更好地理解相关知识。