深度学习RNN（循环神经网络）是人工智能领域中一种重要的序列模型，尤其在自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务中表现出色。RNNs以其独特的结构，能够处理变长输入序列，并且能够在处理过程中保留历史信息，这使得它们在处理具有时间依赖性的数据时特别有效。 LSTM（长短期记忆网络）是RNN的一种变体，解决了传统RNN在处理长距离依赖时可能出现的梯度消失问题。LSTM通过引入门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息流，从而更好地学习长期依赖性。LSTM在NLP中的应用包括机器翻译、情感分析、文本生成等；在音频处理中，它可以用于语音识别和音乐生成。 1. LSTM应用：这部分的论文可能涵盖了LSTM在不同领域的实际应用，比如文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别、图像描述生成等。这些论文可能会详细阐述如何构建LSTM模型，优化方法，以及在特定任务上相比于其他模型的性能提升。 2. RNN应用：RNN的应用广泛，除了LSTM之外，还有GRU（门控循环单元）等变体。这部分的论文可能会探讨基本RNN模型在序列标注、语言建模、时间序列预测等任务上的应用，同时可能对比RNN和LSTM在性能和训练效率上的差异。 3. RNN综述：这部分论文可能会提供RNN的发展历程，关键概念的解释，以及与其它序列模型（如Transformer）的比较。它们可能会讨论RNN在解决梯度消失问题上的局限性，以及后来的改进策略，如双向RNN、堆叠RNN等。 4. LSTM综述：这部分论文将深入探讨LSTM的内部工作机制，包括其门控机制的数学原理，以及在不同任务中如何调整参数以优化性能。可能还会讨论一些高级主题，如多层LSTM、双向LSTM、以及LSTM在网络架构中的创新应用，如Attention机制的结合。 在毕业设计中，这些资源对于理解RNN和LSTM的工作原理，以及如何在实际项目中应用它们非常有价值。通过阅读这些经典论文，可以了解最新的研究进展，掌握模型优化技巧，并为自己的研究提供理论支持。无论是初学者还是资深研究人员，这个压缩包都能提供丰富的学习材料，有助于深化对深度学习中RNN和LSTM的理解。

源码中采取的NC文件（站点的风速和波高信息）（已上传）分别用LSTM和RNN模型进行训练并实验，输出散点拟合图以及预报折线图，实验预报效果较好，预报误差仅0.2m左右。源码内有注释，不明白的也可与我交流讨论，共同学习。

1.领域：matlab，RNN和LSTM-RNN网络算法 2.内容：基于MATLAB的RNN和LSTM-RNN网络二进制数据预测仿真+matlab操作视频 3.用处：用于RNN和LSTM-RNN网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

pytorch lstm+crf、bilstm+crf 、LSTM CRF 命名实体识别代码 代码和数据可以直接运行

预测模型调研文档 预测模型调研文档（RNN、CNN、LSTM模型）

预测AUCORP Preempcion de Valores en系列de Tiempo（预测时间序列）usando MLP，LSTM-RNN 重要信息Entrega 2-Python 08/09/2019： : Entrega 1-Weka： : Analisis Normalizado： ： Analisis否Normalizado： : 配置 正确的Jupyter笔记本电脑实物尺寸和尺寸2 配置1 Entorno Conda进口商品：（ Para进口商品，包括Anaconda 3。 La版本de python和demas estan determinados en el siguiente entorno） 配置2 配置指令 相依性： Python 3.6 （不推荐使用ES基本版con sta版本ya que Py3.7 no corren algu

深度学习实战篇：采用LSTM网络进行影评情感分析，涉及到词向量模型。训练样本数据齐全。代码有图有分析，便于初学者学些。

通过matlab对lstm,rnn,qrnn等算法进行了实现，并针对具体数据的预测对这些算法作比较。

https://blog.csdn.net/u012465304/article/details/82656803 我的博客上的LSTM例程，用c++写的，由于找我私聊要的人太多了，就上传到这个上面，大家可自行下载

作者为Jason Brownlee. 请支持正版！本资源供非商业用途共享！ About the Ebook: 3 parts, 14 step-by-step tutorial lessons, 246 pages. 6 LSTM model architectures. 45 Python (.py) files.