将GRU与CNN的输出整合输出

单变量时间序列预测开发深度学习模型_python源码+数据+超详细注释 内容： 多层感知器模型 卷积神经网络模型_CNN 递归神经网络模型_LSTM 递归神经网络模型_CNN+LSTM 递归神经网络模型_ConvLSTM2D 本文使用了5种不同的网络模型,实现了一元序列的自回归 1.MLP：多层感知机 2.CNN：卷积 3.LSTM：长短周期 4.CNN+LSTM卷积+长短周期 5.ConvLSTM2D卷积+长短周期 并且分别比较了5中模型的预测效果，CNN模型相对来时是最好的。 深度学习在一元时间序列预测中表现并不佳

使用CNN的音乐流派分类

基于MLP_CNN_LSTM_CNN-LSTM时间序列预测_编码器-解码器LSTM多步预测_Keras_python源码_代码附有详细注释 3.用于时间序列预测的MLP 4.用于时间序列预测的CNN 5.用于时间序列预测的LSTM 6.编码器-解码器LSTM多步预测 7.用于时间序列预测的CNN-LSTM

基于CNN(卷积神经网络)的时间序列预测python源码+超详细注释 以CNN网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

基于LSTM(长短期记忆人工神经网络)_CNN+LSTM_堆叠式LSTM的时间序列预测python源码+超详细注释 以LSTM网络模型为示例，介绍了各种不同数据类型的网络结构 重点包含： 1.如何构造输入输出数据的形状 2.如何配置合适的网络参数来接受这些输入输出训练数据 本教程的目的是提供不同类型的时间序列预测模型的独立示例，作为模板，您可以针对特定的时间序列预测问题进行复制和调整

CNN LSTM语言模型 从头实现用于语言模型的CNN-LSTM网络。有用的特征从下面的CNN层中提取出来， 然后提供给LSTM层，LSTM层为预测形成一个顺序上下文。

MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆网络多变量时序预测， 数据为多变量时间序列数据，多输入单输出,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件，运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序即可。

MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入回归预测预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据,输入12个特征，输出单个变量，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2020b及以上，运行主程序即可。

文本摘要 CNN/DailyMail 原始数据集。 压缩包内含 cnn_stories.tgz 和 dailymail_stories.tgz 。 可用于抽取式摘要（Extractive Summarization）任务以及生成式摘要（Abstractive Summarization）旨在方便国内的研究者们获取该数据集。 技术细节可参考博文：https://blog.csdn.net/muyao987/article/details/104949367