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Colombo_Stock_Exchange_Prediction_RNN_LSTM: Utilizing_Recurrent_Neural_Networks_(RNN)_and_Long_Short-Term_Memory_(LSTM)...

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简介：
本项目运用循环神经网络（RNN）和长短期记忆模型（LSTM），致力于科伦坡股票交易所的股价预测，旨在提供精准的股市趋势分析。 Colombo_Stock_Exchange_Prediction_RNN_LSTM 使用递归神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）来预测科伦坡证券交易所的价格。

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  • Colombo_Stock_Exchange_Prediction_RNN_LSTM: Utilizing_Recurrent_Neural_Networks_(RNN)_and_Long_Short-Term_Memory
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    本项目运用循环神经网络（RNN）和长短期记忆模型（LSTM），致力于科伦坡股票交易所的股价预测，旨在提供精准的股市趋势分析。 Colombo_Stock_Exchange_Prediction_RNN_LSTM 使用递归神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）来预测科伦坡证券交易所的价格。
     
  • RNN-LSTM-GRU_TensorFlow_Hybrid_Model_Residual_GRU_ResNet_Toderic...
    优质
    本项目探讨了RNN、LSTM与GRU在TensorFlow中的混合模型应用，并创新性地引入残差GRU及ResNet架构，显著提升序列预测性能。参考Toderic等人的研究进行改进和扩展。 递归神经网络的全分辨率图像压缩神经网络使用了RNN、LSTM/GRU以及Tensorflow混合模型，并结合残差GRU和ResNet架构来实现高图像压缩率，如Toderici2017-CVPR论文所述。该模型用于利用已训练好的残差GRU模型进行有损图像压缩及解压操作。 为了获取更多关于此体系结构及其压缩结果的详细信息，请参考相关文献。本代码允许您使用经过预训练的模型执行有损压缩，但目前不包含熵编码部分。 软件要求：运行该编码器和解码器仅需安装Tensorflow即可；若要在MS-SSIM下生成感知相似性，则还需额外准备相应工具或环境。 在进行图像压缩时，请注意残留GRU网络是完全卷积的，并且需要输入图片的高度与宽度均以32像素为倍数。此文件夹内提供了一个名为example.png的例子，可供参考使用。
     
  • RNN和LSTM详解PPT
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    本PPT详细解析了循环神经网络(RNN)及其变种长短期记忆网络(LSTM)，涵盖了二者的基本原理、架构特点及应用场景，适合初学者入门与进阶学习。 本PPT详细介绍了LSTM和RNN的结构及公式推导，并对二者进行了比较。
     
  • RNN、LSTM和GRU详解
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    本文深入浅出地解析了循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及门控递归单元（GRU）的工作原理与应用，帮助读者掌握这些模型的核心概念。 本段落介绍了三种循环神经网络的介绍与比较，帮助读者更好地理解循环神经网络。
     
  • RNN-LSTM经典模型
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    RNN-LSTM经典模型是指结合了长短期记忆网络与循环神经网络技术的人工智能算法，广泛应用于序列数据预测、自然语言处理等领域。 RNNGRULSTM LSTM模型 LSTM模型 LSTM模型 LSTM模型 LSTM模型
     
  • RNN和LSTM的源代码
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    这段内容提供了关于递归神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）的具体实现源代码。通过这些资源，读者可以深入了解和掌握这两类重要的深度学习模型架构。 消费者请注意：本资源提供了使用RNN（循环神经网络）和LSTM（长短记忆网络）编写的MATLAB案例，其中包含可以直接运行的RNN.m和LSTM.m文件程序以及所需的功能函数。如果无法直接运行，请留言反馈。
     
  • RNN与LSTM的原理讲解
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    本教程深入浅出地解析了循环神经网络（RNN）及其变种长短时记忆网络（LSTM）的工作机制和应用场景，适合初学者快速掌握相关概念。 关于RNN卷积神经网络原理及LSTM的详细讲解材料非常值得拥有。
     
  • Python手把手实现RNN、LSTM、GRU.zip
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    本资料深入浅出地讲解了如何使用Python编程语言构建和训练循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及门控递归单元（GRU）。通过丰富的代码示例，帮助学习者掌握这些先进模型的实际应用。 本段落介绍了如何手动实现RNN以及使用Pytorch来实现RNN、LSTM和GRU的教程。通过这些内容的学习，读者可以深入理解循环神经网络的基本原理及其在实际应用中的具体操作方法。
     
  • RNN和LSTM的关联与差异
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    本文探讨了循环神经网络(RNN)及其变种长短期记忆网络(LSTM)之间的联系和区别，深入分析它们在处理序列数据时的特点。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）已经在许多自然语言处理任务中取得了显著的成功并得到广泛应用。RNNs主要用于处理序列数据。
     
  • LSTM-Text-Generation: 基于Word2Vec和RNN-LSTM的文本生成
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    本项目利用Word2Vec进行词嵌入训练，并结合循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)，实现高效、流畅的文本自动生成，适用于多种语言模型任务。 LSTM文本生成（Word2Vec + RNN/LSTM）目录： - 输入文件数据 - char_LSTM.py：以字母为维度，预测下一个字母是什么。 - word_LSTM.py：以单词为维度，预测下一个单词是什么。 在char_LSTM.py中，我们使用RNN进行文本生成，并采用温斯顿·丘吉尔的传记作为学习语料。英文小说可以从古登堡计划网站下载txt平文件格式。 word_LSTM.py与上述模型类似，但使用Word2Vec对语料构建词向量并预测下一个单词。这里我们用Keras简单搭建深度学习模型进行训练。