matlab的egde源代码使用LSTM进行视频汇总 该存储库为使用LSTM（即我们的论文中的vsLSTM和dppLSTM）的视频摘要提供了数据和实现： *，赵伟伦*，费莎和克里斯汀·格劳曼。 在2016年欧洲计算机视觉会议（ECCV）会议上，荷兰阿姆斯特丹。 （*同等贡献）[] [] 如果您发现此存储库中的代码或其他相关资源很有用，请引用以下文章： @inproceedings{zhang2016video, title={Video summarization with long short-term memory}, author={Zhang, Ke and Chao, Wei-Lun and Sha, Fei and Grauman, Kristen}, booktitle={ECCV}, year={2016}, organization={Springer} } 环境 MAC OS X或Linux 具有计算能力的NVIDIA GPU 3.5+ Python 2.7以上 Theano 0.7+ Matlab的 数据 下载并解压缩到./data/ 请注意，我们以2fps对原始

CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的细节 卷积神经网络是一种特别有效的提取图像特征的手段。一个在大数据集如ImageNet上预训练好的模型能够非常有效的提取图像的特征。 长短期记忆网络能够处理长短不一的序列式数据，比如语言句子。给定一个输入，网络能够给出一个序列输出。

为了实现更加稳健和精准的门诊量预测，构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模，提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息，然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个相关指标为输入的多对一LSTM模型，对SARIMA模型残差进行进一步学习，实现残差与多个变量间的非线性关系抽取。实证结果表明，构建SARIMA-LSTM混合模型相较5种主流预测方法具有更高的一步预测精度，具有较好的实际应用价值。

时序预测 | MATLAB实现Bayes（贝叶斯）优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

回归预测 | MATLAB实现Attention-LSTM(注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出,运行环境MATLAB2020b及以上。

回归预测 | MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

回归预测 | MATLAB实现BiLSTM(双向长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测算法

LSTM(Long Short Term Memory，长短期记忆网络)介绍 介绍：LSTM，也就是长短期记忆网络，是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。要想较好理解LSTM请先查看之前写的RNN的简单理解文章。在传统RNN训练经常会出现无法解决长期依赖、梯度消失和梯度爆炸的问题，学习能力有限，在实际任务中的效果往往达不到预期效果。此时引入LSTM，LSTM是RNN的一种变体，是为了解决长期依赖问题而专门设计出来的，可以对有价值的信息进行长期记忆，减小了循环神经网络的学习难度。 应用领域：语音识别、语言建模、机器翻译、命名实体识别、图像描述文本生成。 图说LSTM结构 LSTM图标

提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆（LSTM）神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法，通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接，对特征通过卷积进行融合，将获得的矢量信息输入LSTM单元。分别使用数据光流信息与红绿蓝信息训练网络，将各网络的结果进行加权融合。实验结果表明，所提模型有效地提高了行为识别精度。