Advertisement

CNN与LSTM结合的应用及MATLAB源代码

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

简介：
本项目探讨了卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的技术在特定任务中的应用，并提供了详细的MATLAB实现源码。 CNN与LSTM的结合应用以及相关的MATLAB源代码可用于图像处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CNN与LSTM结合的应用及MATLAB源代码
    优质
    本项目探讨了卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的技术在特定任务中的应用，并提供了详细的MATLAB实现源码。 CNN与LSTM的结合应用以及相关的MATLAB源代码可用于图像处理。
     
  • LSTM与CNN结合：PyTorch版本学习及源码
    优质
    本教程深入浅出地介绍如何使用PyTorch实现LSTM和CNN相结合的模型，并附有详细代码解析。适合希望掌握深度学习中序列数据处理技术的学习者参考。 学习LSTM-CNN的PyTorch版本可以提供深入理解这两种神经网络架构结合的优势，并且能够应用于多种序列数据处理任务中。通过实践项目来掌握这个模型是非常有效的学习方法，同时查阅相关的研究论文和技术博客也是很好的补充资源。希望你在这个过程中不断进步和探索！
     
  • ARIMA与LSTM混合模型的MATLAB代码及corrcoef预测应用
    优质
    本研究提出了一种结合ARIMA和LSTM优点的混合模型，并提供了MATLAB实现代码。通过使用corrcoef函数评估预测准确性，展示了该方法在时间序列预测中的有效性。 我们使用ARIMA-LSTM混合模型来预测两种资产的未来价格相关系数，并已将论文草稿上传。我愿意对我的工作发表任何评论，请通过电子邮件与我联系；我会非常感激您的反馈。 在投资组合优化中，准确地预测未来时间段内两种资产的价格相关性至关重要。我们利用LSTM循环神经网络（RNN）来预测两只个股的股价相关系数。这种模型能够理解时间序列中的依赖关系，并且使用LSTM单元增强了其长期预测能力。为了同时捕捉线性和非线性的特征，在我们的模型中还引入了ARIMA模型，该模型可以过滤数据中的线性趋势并将残差传递给LSTM部分。 我们对ARIMA-LSTM混合模型进行了实证测试，将其与其他传统金融预测方法（如完整历史法、恒定相关法、单指数平滑法和多组分组合法）进行比较。结果显示，在所有对比的财务模型中，我们的ARIMA-LSTM模型表现出更高的预测准确度。 这项研究表明了使用ARIMA-LSTM混合模型来预测投资组合优化中的价格相关系数是值得考虑的选择。
     
  • CNN-LSTM MATLAB源码及原始数据
    优质
    本资源包含基于CNN-LSTM模型的MATLAB源代码及相关原始训练数据，适用于时间序列预测和图像识别等任务的研究与开发。 CNN-LSTM Matlab源码已经过测试，可以稳定运行。
     
  • 使用Keras实现CNN与LSTM结合的分类案例
    优质
    本项目采用Keras框架，融合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），构建高效文本分类模型，展示二者结合在深度学习中的应用优势。 本段落主要介绍了在Keras中使用CNN联合LSTM进行分类的实例，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随小编来看看吧。
     
  • 使用Keras实现CNN与LSTM结合的分类案例
    优质
    本项目利用Python深度学习库Keras构建了一个创新性的神经网络模型，该模型将卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合，以提高对序列数据的分类准确率。通过实践操作展示如何使用Keras高效搭建及训练这种复杂的混合架构，并深入探讨其在特定任务中的应用效果与优势。 直接看代码吧： ```python def get_model(): n_classes = 6 inp = Input(shape=(40, 80)) reshape = Reshape((1, 40, 80))(inp) # pre=ZeroPadding2D(padding=(1, 1))(reshape) conv1 = Convolution2D(32, 3, 3, border_mode=same, init=glorot_uniform)(reshape) l1 = LeakyReLU() ``` 注意，代码中注释掉的行和不完整的`LeakyReLU()`调用在原代码里也有。
     
  • LSTM与ARIMA模型结合的代码.rar
    优质
    该资源包含将LSTM（长短期记忆网络）和ARIMA（自回归积分滑动平均模型）相结合的时间序列预测方法的实现代码。适用于研究和开发中对混合模型应用感兴趣的用户。 LSTM+ARIMA模型结合了长短期记忆网络（LSTM）与自回归积分滑动平均模型（ARIMA），能够有效提升时间序列预测的准确性。
     
  • 基于MATLAB的CNN源码去噪-癫痫发作预测：结合CNN和LSTM的EEG数据分析方法
    优质
    本研究运用MATLAB开发了一种融合CNN与LSTM技术的深度学习模型，旨在通过分析EEG数据来去除噪声并有效预测癫痫发作。该方法为癫痫患者的实时监测提供了新的可能。 该项目使用CNN+LSTM架构从EEG数据预测癫痫发作，并将数据分类为preictal（标签=1）或interictal（标签=0）。项目包括两部分：预处理以及模型训练。 在预处理阶段，脚本采用小波变换对EEG信号进行去噪，降低采样频率并将10分钟的片段分成15个时间序列。这部分工作使用MATLAB完成，并且相关的代码位于source/Preprocessing/Preprocess_data.m文件中。 接下来是CNN+LSTM模型训练部分，在预处理完成后将利用上述数据来构建和训练一个结合了卷积神经网络（CNN）与长短时记忆单元（LSTM）的混合架构。为了优化内存使用，项目提供了一个自定义类source/DataGenerator.py用于批量加载数据到内存中。 注意：需要先安装相应的python库才能运行该项目，请下载此存储库并按照以下命令来安装依赖项： ``` pip3 install -r requirements.txt ``` 假设已经安装了Python 3和pip。
     
  • 基于PyTorch的CNN与LSTM结合文本分类方法
    优质
    本研究提出了一种创新性的文本分类方法，通过整合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)，利用Python深度学习框架PyTorch实现。此模型在多种数据集上展现了卓越性能。 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
     
  • 使用Python结合CNN、LSTM、CNN-LSTM、TextCNN、Bi-LSTM及传统机器学习方法开展情感分析，附带数据集
    优质
    本项目运用Python编程语言，整合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）、CNN-LSTM混合模型、文本卷积网络(TextCNN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)，结合传统机器学习算法进行深度情感分析，并提供配套数据集。 Python 使用 CNN、LSTM、CNN_LSTM、TextCNN 和 Bi-LSTM 以及传统的机器学习算法进行情感分析，并包含数据集。