Advertisement

LSTM-MATLAB代码库-master版rar文件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
LSTM-MATLAB代码库-master版rar文件包含了一个用于实现长短期记忆网络(LSTM)模型的MATLAB源码集合。该资源适合科研人员和学生使用,以便于在机器学习及深度学习项目中快速集成并应用LSTM算法进行时间序列预测、语音识别等任务。 LSTM网络的建立、训练及应用实例,经过测试证明可用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • LSTM-MATLAB-masterrar
    优质
    LSTM-MATLAB代码库-master版rar文件包含了一个用于实现长短期记忆网络(LSTM)模型的MATLAB源码集合。该资源适合科研人员和学生使用,以便于在机器学习及深度学习项目中快速集成并应用LSTM算法进行时间序列预测、语音识别等任务。 LSTM网络的建立、训练及应用实例,经过测试证明可用。
  • LSTM-MATLABRAR
    优质
    本RAR文件包含基于MATLAB实现的长短期记忆网络(LSTM)代码库,适用于时间序列预测、自然语言处理等任务,为科研与工程应用提供便捷工具。 LSTM-matlab代码.rar
  • easygis-masterrar
    优质
    EasyGIS-Master文件RAR版是一款集成了多种地理信息系统(GIS)工具和资源的压缩包。它为用户提供了一站式的解决方案,方便快捷地进行地图数据处理、空间分析及可视化操作。此版本适用于需要高效管理与开发GIS项目的用户和技术爱好者。 在Gitee上发现了一个名为EasyGis的简单GIS软件项目,该项目包含了GIS软件的基本功能,并且代码量较少,易于理解。原版是为Mac系统开发的,缺少库文件,因此我自己编译了依赖库并成功进行了编译。
  • dismod_mr-masterrar
    优质
    Dismod_MR是一款用于疾病负担研究的概率建模工具。此RAR文件包含最新master版本的源代码及相关资源,适用于深入开发与学习。 疾病负担预测是公共卫生领域中的重要课题,旨在评估特定区域或群体在未来一段时间内因疾病导致的健康损失,并为政策制定者提供有效的预防和干预策略建议。随着科技的发展,数据驱动模型已成为这一领域的主流工具。disMod-MR(Disability-Adjusted Life Years Model in R)是一个广泛使用的开源软件包,专门用于疾病负担及健康状况建模与估计。 该软件包由全球疾病负担研究团队开发,并基于R语言环境提供了一系列统计模型来处理和分析数据。其核心功能包括: 1. **数据整合**:disMod-MR能够处理来自多个来源的复杂数据,如发病率、死亡率以及残疾调整生命年(DALYs)等信息,并将这些数据统一在一个框架内进行分析。 2. **时空建模**:支持对不同地理位置和时间点疾病负担的估计,揭示疾病的分布模式。 3. **不确定性分析**:通过蒙特卡洛模拟生成概率分布来量化模型参数的不确定性,给出置信区间以反映结果的可靠性。 4. **多态性模型**:能够处理多种疾病状态及进展路径,如不同阶段、并发症或共病情况下的建模需求。 5. **自适应算法**:采用迭代贝叶斯估计方法自动调整模型参数以匹配数据特性,确保合理性和准确性。 在实际应用中,使用disMod-MR进行预测通常涉及以下步骤: 1. **数据准备**:整理和清洗疾病相关数据,包括发病率、死亡率及患病率等信息,并保证其质量和完整性。 2. **模型设定**:根据研究目标选择合适的结构,如确定疾病的传播路径或考虑性别与年龄等因素的影响。 3. **参数估计**:运行disMod-MR包以对模型参数进行估算并处理不确定性因素。 4. **结果解析**:分析输出的结果,包括疾病负担的时空分布、人口特征差异以及置信区间等信息。 5. **验证与优化**:通过对比预测值和实际数据来评估模型准确性,并在必要时调整优化模型结构或参数设置。 6. **应用解读**:将预测结果应用于公共卫生决策制定中,如疾病的防控策略规划及资源分配等方面。 disMod-MR提供的功能强大且易于使用,对于从事疾病负担研究的人员来说是一个非常有价值的工具。它能够帮助深入理解疾病对健康的影响,并为改善公共健康的措施提供科学依据。然而,在实际操作过程中需要具备一定的理论知识、统计建模技能以及编程能力以正确地应用和解释模型结果。
  • pysc2-replay-masterrar
    优质
    pysc2-replay-master文件rar版是一款用于处理《星际争霸II》重播文件的Python工具包源码压缩版本,便于开发者和研究人员解析游戏回放数据。 pysc2-replay-master.rar 已经改好。
  • pyecharts-assets-master rar
    优质
    pyecharts-assets-master文件rar版包含了用于Pyecharts库的默认资源,如CSS和JS文件,便于用户下载和自定义图表样式。 《Pyecharts资产库详解与应用》 Pyecharts是一个强大的Python库,用于生成交互式且美观的JavaScript图表。pyecharts-assets-master.rar文件是Pyecharts的数据引用包,包含了在Jupyter环境中及网页上展示图表所需的全部资源。解压后会发现一个名为pyecharts-assets-master的目录,其中包含Pyecharts运行必需的所有静态文件。 该库的核心在于提供多种类型的图表,如折线图、柱状图、饼图和散点图等,并支持地图与仪表盘等多种复杂图形展示方式。通过结合Python的便捷性和Echarts(百度开发的一款高性能前端可视化库)的强大视觉效果,Pyecharts使得开发者无需深入JavaScript即可创建高质量的数据可视化作品。 在Jupyter环境中使用时,首先需安装该库: ```bash pip install pyecharts ``` 然后导入所需的图表类型及配置数据,在代码中调用`render()`方法以展示于Jupyter Notebook内。例如: ```python from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar data = [(类别一, 5), (类别二, 20), (类别三, 36), (类别四, 10)] bar = ( Bar() .add_xaxis(data[::1][0]) .add_yaxis(值, data[::1][1], stack=总量) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=示例图表)) ) bar.render_notebook() ``` 在网页上使用Pyecharts时,需将生成的HTML代码嵌入到你的网页模板中。库提供了如`render_html()`方法返回包含图表的HTML字符串的功能,并可通过`render_embed()`直接将图表嵌入现有文档。 此外,Pyecharts具有高度定制性,包括颜色、样式和交互行为等均可细致调整;支持Pandas DataFrame等多种数据源处理方式,使数据分析更加便捷高效。 pyecharts-assets-master目录中的文件主要用于渲染时加载的静态资源(如CSS样式表、JavaScript库及图片)以确保图表在不同环境下的兼容性和一致性。 Pyecharts是Python数据科学领域中不可或缺的工具之一,便于开发者轻松创建出引人注目的图表用于数据分析报告或构建数据驱动的应用程序。该pyecharts-assets-master压缩包为用户提供了完整的运行环境,简化了Jupyter和网页上的部署流程。
  • Adafruit_NeoPixel-master
    优质
    Adafruit_NeoPixel库文件-master版本是Arduino平台上的一个流行库,用于控制WS2812 NeoPixels等数字LED灯条和像素。该最新版提供了最优化的代码及最新的功能更新。 开发WS2812 LED灯所需的Adafruit_NeoPixel-master库文件。
  • MATLAB LSTM函数-MATLAB-LSTM: LSTM-MATLAB
    优质
    这段资料提供了一个关于如何在MATLAB环境中使用LSTM(长短期记忆网络)函数进行深度学习任务的详细教程和代码示例。适合需要利用MATLAB开展相关研究或项目的开发者参考。 MSEMatlab函数代码lstm-matlabMoritzNakatenus的MatlabLSTM深度学习框架。这项工作是ElmarRueckert指导的荣誉论文的一部分。该框架可以通过窥孔连接处理LSTM单元,所有梯度都是通过完全解析得出的。有关此实现中使用的所有梯度的具体推导,请参见相关文件。 此外,在该项工作中还解释了“通过时间反向传播”和“通过时间截断反向传播”算法。“特征时间反向传播算法”指的是完整的BPTT,“截断的时间反向传播算法”则指在训练过程中,为了减少计算量而进行的优化。该框架支持RMSProp和动量优化器,并且可以使用Softmax输出层或不饱和输出层来实现MSE和交叉熵损失函数。 对于评估模型性能,提供了示例脚本演示如何通过交叉验证来进行模型训练并生成评价图。为了创建一个新的LSTM网络,只需要编写如下代码:network=lstm_network(timesteps,inputDimension,hiddenNeurons,optimizer);其中优化器可以是Momentum或RMSProp。具体的优化参数可以在lstm_network.m文件中进行定义。 在您的代码上运行BPTT算法时,请添加以下行[error,pred]=networ,以完成网络的训练和评估过程。
  • ChattingRoom-masterrar
    优质
    ChattingRoom-master 是一个包含聊天室应用程序源代码的RAR压缩包,适用于开发人员研究和学习。内含项目配置、文档及实现即时通讯功能所需的各种脚本与程序。 可以查看我的博客来了解它的基本架构,适合入门。
  • scalabel-master.rar
    优质
    scalabel-master文件.rar 是一个包含开源数据注释工具 Scalabel 的主代码库压缩包。该工具主要用于大规模视觉数据集的高效标注与管理。 已配置好,可直接键入:.binscalabel.exe --config .dataconfig.yml启动。