这是用https://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/53114698所介绍的LSTM语言模型小实验训练出来的模型结果，原文博客在https://github.com/jeffdonahue/caffe/blob/recurrent/examples/coco_caption/Caffe language model.ipynb

https://blog.csdn.net/zxm_jimin/article/details/94742224

数据集有三列:年、月和乘客。“passengers”列包含指定月份中旅行的乘客总数，可以看到数据集中有144行3列，这意味着数据集中包含了乘客12年的出行记录。这项任务是根据前132个月的数据，预测过去12个月出行的乘客数量。请记住，我们有144个月的记录，这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型，而模型性能将使用最后12个月的值进行评估。

本资源包含一个python文件和一个verilog文件，python文件使用pytorch框架搭建了一个RNN模型，并将RNN模型的LSTM层的一个权值矩阵，以二进制定点补码的形式输出，存储为coe文件；verilog文件在xilinx里初始化了一个ROM的IP核，用于加载coe文化，存储权值矩阵，并写了仿真程序将ROM中的矩阵读取出来。 关于这个工程的解释，可以参考这篇博客https://blog.csdn.net/kuan__/article/details/110453686

情绪分析 总览 情感分析是一种自然语言处理（NLP）任务，其目的是评估文本块的极性/情感。 根据定义，广泛用于客户关系管理（CRM）的环境中，用于自动评估评论和调查回复以及社交媒体。 情绪分析中常见的子任务是： 消息极性分类：给定一条消息，对消息的整体上下文极性进行分类是正面，负面还是中性。 基于主题或基于实体的消息极性分类：给定消息和主题或实体，将消息按该主题或实体分类。 SemEval（国际语义评估研讨会）是一个流行的，专门负责情感分析任务的研讨会。 有关此类任务（任务4）的最新年度（2017年）概述，请访问： : 。 该项目当前仅针对“消息极性分类”子任务。 该存储库包含：

可用于进行序列预测的一维数据集，取自某支股票的某时间段内的价格。

使用集成学习模型xgboost、lightGBM、Catboost以及深度学习模型LSTM预测目标变量（因子），通过丰富的EDA、数据预处理、特征工程、特征选择、参数调优、模型对比分析、可视化分析（箱图、密度图、pair plot、）等步骤来进行整体的合理评估和分析。

SIR_LSTM 同时具有SIR变体和LSTM模型的混合模型，用于Covid-19预测。 不确定性量化工具箱：Chung，Youngseog和Neiswanger，Willie和Char，Ian和Schneider，Jeff（2020），超越弹球损失：用于校准不确定性量化的分位数方法 CovsirPhy开发团队（2020），CovsirPhy，用于使用SIR派生的ODE模型进行COVID-19分析的Python软件包，

目前深度学习模型不能较好地把监控视频中跌倒行为的空间和时序特征有效结合起来。为此，提出基于CNN和LSTM(混合模型的人体跌倒行为识别方法

使用matlab实现LSTM、RNN神经网络结构,简单易学.代码详细,入门必看.重磅推荐!(仅供个人学习使用)