基于DEAP的四分类脑电情绪识别算法。 使用该模型从价-觉醒平面对四个情绪区域进行分类：高价-高觉醒（HVHA）、高价-低觉醒（HVLA）、低价-高觉醒（LVHA）和低价-低觉醒（LVLA）。 并提出了两种模型来解决这一问题：一维卷积神经网络（CNN-1D）结合LSTM，第二个模型为一维卷积神经网络（CNN-1D）结合GRU。 实验结果表明，该方法在1DCNN-GRU模型和1DCNN-LSTM模型中的训练准确率分别为96.3%和97.8%。因此，这两种模型对执行这种情绪分类任务都非常好。 这是专门为解决消失梯度问题而设计的，消失梯度问题通常成为时间序列数据集中的一个问题。

CNN-LSTM-Caption-Generator-master.zip CNN-LSTM-Caption-Generator-master.zip CNN-LSTM-Caption-Generator-master.zip

CNN-LSTM-ATT论文评分模型 这是用于自动作文评分的纸质基于注意力的循环卷积神经网络的Pytorch实现。 [ ] 版本 我们的版本是： Python 3.6 PyTorch 1.8.0 训练 python train.py --oov嵌入--embeddding手套--embedding_dict Gloves.6B.50d.txt --embedding_dim 50 --datapath data / fold_ --prompt_id 1 请注意，您应该下载Gloves.6B.50d.txt。

DEAP数据集自动情感识别 该项目使用来自DEAP数据集的EEG信号，使用集成的一维CNN，LSTM和2D，3D CNN以及带有LSTM的级联CNN将情绪分为4类。

CNN-LSTM Matlab源码，稳定运行

一个模型+主程序，然后里面还有CWRU轴承的数据，直接可以运行。 想修改模型可以在model.py里修改，这样就可以拿来自己搞点东西。

使用LSTM +CNN对EGG 进行分类预测，一维CNN提取数字信息特征，LSTM 进行分类预测

该项目有两部分： 1.预处理： 预处理脚本使用小波变换对EEG信号进行去噪，降低采样频率并将10分钟片段分成15个时间序列。项目的这部分是用MATLAB编写的。该脚本位于source/Preprocessing/Preprocess_data.m下。 2.CNN+LSTM：预处理完成后，将使用此数据训练CNN+LSTM模型。 架构如下图所示： source/DataGenerator.py脚本是一个自定义类，用于将数据批量加载到内存中，而不是一次加载整个数据集。有关该类的更多信息，请参阅脚本中的注释。

台风是一种极端天气事件，每年夏天都会对沿海地区的城市经济造成重大损失。 预测台风的形成和强度以对台风灾害进行预警是非常重要的。 传统的基于流体理论的数值预报模型仍然很难准确地预测台风强度。 一些研究尝试使用机器倾斜方法来预测台风的形成和强度，但是他们并未考虑台风形成变量之间的时空关系。 在这里，我们提出了一个混合的CNNLSTM模型来学习大气和海洋变量的时空相关性。 我们的CNN-LSTM模型引入了3D卷积神经网络（3DCNN）和2D卷积神经网络（2DCNN），以了解台风形成特征之间的空间关系。 我们利用LSTM来学习台风路径中特征的时间序列关系。 在三个数据集上进行的广泛实验表明，我们的CNN-LSTM混合模型优于现有方法，包括许多官方组织使用的传统数值预测模型，统计预测方法和基于机器学习的方法。

Keras 示例代码，包括CNN，LSTM，CNN-LSTM等，非常全面。(Keras sample code, including CNN, LSTM, CNN-LSTM, and so on, is very comprehensive.)