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利用MATLAB编程独立实现单个LSTM，不依赖其内置LSTM工具箱-源码

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简介：
本项目通过MATLAB语言从零开始构建与训练一个基础的LSTM神经网络模型，完全避开使用MATLAB内置的深度学习工具箱中的现成LSTM模块。提供完整代码供学习参考。 通过MATLAB编程实现单独一个LSTM，不使用MATLAB自带的LSTM工具箱。

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  • 利用MATLAB编程独立实现单个LSTM，不依赖其内置LSTM工具箱-源码
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    本项目通过MATLAB语言从零开始构建与训练一个基础的LSTM神经网络模型，完全避开使用MATLAB内置的深度学习工具箱中的现成LSTM模块。提供完整代码供学习参考。 通过MATLAB编程实现单独一个LSTM，不使用MATLAB自带的LSTM工具箱。
     
  • 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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    本项目通过MATLAB从零开始构建并训练LSTM神经网络模型，不依赖于任何内置库或工具箱。详细介绍每一步开发过程，并提供包含完整代码的在线操作视频链接供学习参考。 通过MATLAB编程实现单独一个LSTM模型（不使用MATLAB自带的LSTM工具箱），并附带代码操作演示视频。请确保使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行工程内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请注意将左侧当前文件夹窗口设置为当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频中的指导内容。
     
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    这段开源代码提供了一个在C++中独立实现的Scikit-Learn库版本，无需任何外部依赖，旨在为不使用Python但希望利用Scikit-Learn强大机器学习算法的用户提供便利。 斯克莱恩尝试在C++中为Python的Scikit Learn库实现预处理功能：回归、分类中的标准化操作。所需文件包括preprocessing.h, preprocessing.cpp 和 statx.h 。StandardScaler类将通过去除均值并缩放到单位方差来标准化特征。 以下是示例代码： ```cpp #include #include preprocessing.h int main() { StandardScaler scaler({0, 0, 1, 1}); std::vector scaled = scaler.scale(); // 输出归一化后的值和逆向缩放的结果 for (double i : scaled) { // 执行相关操作 } } ```
     
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    本资源为《内存取证工具及其依赖》压缩包，包含用于数字取证中分析和提取计算机内存数据的关键软件及所需库文件。适合网络安全与法医分析师使用。 Kali环境下的内存取证工具依赖于Python2。
     
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  • MATLAB LSTM函数代码-MATLAB-LSTM: LSTM-MATLAB
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    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。
     
  • 利用Pytorch实现LSTM模型
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    本项目使用Python深度学习库PyTorch构建并训练了长短期记忆网络(LSTM)模型，旨在探索序列数据预测的有效性。 使用Pytorch实现LSTM，并且代码中有详细的注释参考了李沐老师的深度学习课程。
     
  • ICA独立成分分析-MATLAB工具箱.rar
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    本资源为ICA（Independent Component Analysis）算法的MATLAB实现工具箱，包含多种ICA方法及相关示例代码，适用于信号处理和数据分析等场景。 MATLAB工具箱可以直接使用，有助于在项目实施过程中减少大量工作量。
     
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    PDPbox是一款用于绘制Python中“部分依赖图”的开源工具箱。它帮助数据科学家和机器学习从业者更好地理解模型内部的工作机制，尤其适用于解释黑盒模型。 PDPbox 是一个用于生成部分依赖图的 Python 工具箱。
     
  • LSTM：利用Theano进行轨迹预测的LSTM-RNN源码
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    这段代码提供了一个使用Theano库实现的长短时记忆网络（LSTM）模型，专为基于历史数据预测轨迹设计。适用于时间序列分析和机器学习项目。 信息技术用于轨迹预测的LSTM-RNN网络。依赖性：Python-2.7.12平台Windows 10（64位） IntelliJ IDEA 2017.2.6版本，档案文件包括以下内容： - default.config: 默认执行配置为dict字符串（纯文本） - test.py: 运行默认测试的演示脚本 - config.py: 涉及配置处理的方法 - utils.py: 实用工具方法，包含文件操作、断言和日志记录等功能。 - dump.py：预测结果转储和平移规则转储的方法。 在lstm模块中： - __init__.py：初始化文件 - sampler.py：用于跟踪样本的读取、加载、保存及更新的操作类Sampler - model.py: 实现网络模型SocialLSTM的定义。