CNN+LSTM

CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现完整代码数据可直接运行

视频讲解：CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现_哔哩哔哩_bilibili项目效果：完整代码：importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportConv2D

计算机毕设论文·2024-09-02 06:13

基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）4.2长短时记忆网络（LSTM）4.3CNN+LSTM网络结构5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序functionlayers=func_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout)layers=[%输入特

简简单单做算法·2024-02-06 14:42

深度学习---算法岗面试题

参考回答：讲了我用的过DNN-HMM，以及与GMM-HMM的联系与区别；然后RNN+CTC，这里我只是了解，大概讲了一下CTC损失的原理；然后提了一下CNN+LSTM。●用过哪些移动端深度学习框架？

勇敢牛牛@·2023-11-14 04:44

论文笔记： Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Netwo

2017sensors1模型CNN+LSTM空间依赖关系选择一个交通网络根据道路情况把它分成n个路段计算这些路段在一个特定的时间段内的平均速度vi——第i个路段m——时间段内的m辆车使用网格划分交通网络将平均速度映射到网格

UQI-LIUWJ·2023-06-19 08:38

“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘。本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现

汀、人工智能·2023-06-17 17:27

IMDB数据集分类，使用EDA数据增强+CNN+LSTM

目录一、介绍二、数据收集与预处理三、EDA数据增强四、构建训练测试集和训练模型五、所有代码（可直接跑通）Bug：1.停用词stopwords不能使用一、介绍此项目仅供学习用，读者可随便修改。IMDB数据集文本分类的流程大致分为数据预处理、数据增强、模型训练、模型优化与评估以及模型应用等几个部分。二、数据收集与预处理1.IMDB数据集：一个常用的二分类电影评论数据集，分成文本和标签两个部分，包括50

独为我唱·2023-04-20 12:33

adaboost单步预测数据分析

MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+L

nsq_ai·2023-04-14 09:32

PyTorch LSTM单步预测

MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+L

nsq_ai·2023-04-14 09:55

蚁群算法ACO优化LSTM超参数

MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+L

nsq_ai·2023-04-10 05:21

ConvLSTM 航空乘客预测

MLP多层感知器对航空乘客预测使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+LSTM

nsq_ai·2023-04-10 05:20

LSTM 多变量单步预测空气质量（3 ---》1）

MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+L

nsq_ai·2023-04-10 05:20

麻雀算法SSA优化LSTM超参数

MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+L

nsq_ai·2023-04-10 05:50

粒子群算法PSO优化LSTM超参数

MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+L

nsq_ai·2023-04-10 05:45

图片标题生成器（literature：Show and Tell: A Neural Image Caption Generator）

@[TOC]NIC图片标题生成器是基于CNN+LSTM的一种神经网络系统，以文献《ShowandTell:ANeuralImageCaptionGenerator》为参考，作者构造了一种叫做NIC（NeuralImageCaption

Cache_wood·2023-02-17 17:43

AI全频带实时降噪

降噪突出点：全频带（48k）降噪；支持实时；对音乐进行全保留；降噪前向推理不依赖任何第三方；标准c/c++编写，支持跨平台处理速度快，CPU消耗低抑制生活中各类场景噪音；数据：训练数据550小时模型：主要采用CNN

长风浮云·2023-02-06 00:56

LSTM 多变量单步预测空气质量（1---》1）

MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+L

nsq1101·2023-01-31 08:25

【算法竞赛学习】气象海洋预测-Task3 模型建立之 CNN+LSTM

气象海洋预测-Task3模型建立之CNN+LSTM本次任务我们将学习来自TOP选手“学习AI的打工人”的建模方案，该方案中采用的模型是CNN+LSTM。

jaeden_xu·2023-01-19 18:15

Violence detection-Hockey Fight-CNN+LSTM暴力检测CNN+LSTM实例

提取属于视频的一组帧，将它们发送到一个名为VGG16的预训练网络，获得其最后一层的输出，并从这些输出训练另一个具有称为LSTM的特殊神经元的网络结构。这些神经元具有记忆能力，能够分析视频的时间信息，如果在任何时候检测到暴力，就会被归类为暴力视频。对数据的处理以及查看导入所需要的包：%matplotlibinlineimportcv2importosimportnumpyasnpimportkera

半分热度·2023-01-10 13:03

论文阅读【Explicit Knowledge-based Reasoning for Visual Question Answering】CVPR2016

Motivation:之前的CNN+Lstm方法只能回答简单的问题，并且对先验信息的利用不足，最重要的LSTM只能在非常局限的语境下进行显式推理。

睡觉不准打呼噜·2023-01-08 12:56

LSTM 单变量多步预测航空乘客复杂版

MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+L

nsq1101·2022-12-05 20:56

（论文加源码）基于deap的四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU

论文和源码见个人主页：https://download.csdn.net/download/qq_45874683/85002721（论文加源码）基于DEAP数据集的1D-CNN和RNN情感分类（GRU和LSTM）摘要：在这里，我们研究了脑电情绪的分类方法，并提出了两种模型来解决这一问题，它们是两种深度学习结构的混合：一维卷积神经网络（CNN-1D）和循环神经网络（RNN）。我们在RNN体系结构中

脑电永不过时·2022-12-01 08:47

Python深度学习12——Keras实现注意力机制(self-attention)中文的文本情感分类（详细注释）

并且构建了12种模型，即MLP,1DCNN,RNN,GRU,LSTM,CNN+LSTM，TextCNN，BiLSTM,Attention,BiLSTM+Attention，BiGRU+At

阡之尘埃·2022-11-28 08:44

CNN + LSTM 航空乘客预测

MLP多层感知器对航空乘客预测使用MLP对航空乘客预测本文采用的CNN+LSTM网络对其进行预测。我喜欢

nsq1101·2022-11-25 05:06

神经网络的并行连接（CNN+LSTM）

一.数据集预处理1.加载csv文件obj=pd.read_csv("文件路径",header=0)2.提取数据data=np.asarray(obj.iloc[:,m:n+1])#数据集中在m~n列3.数据归一化参考数据标准化处理4.数据输入格式基本处理#如将样本处理成三维数据，可利用reshape()data=data.reshape(num,rows,cols)#列表转数组data=np.ar

海风mask·2022-11-25 05:50

基于神经网络的黄金、外汇价格预测（RNN、LSTM、GRU、CNN+LSTM、BP）

价格预测研究分析价格预测作为一种复杂的回归问题，可以使用神经网络模拟其复杂的函数表示来解决，对黄金和外汇而言，它们在未来某一时间节点的价格与历史数据存在着紧密的联系，具备极强的时间关联性，对这种与时间关联的数据的预测任务进行研究，首先考虑选取循环神经网络作为研究方向。对于回归问题，一般首选简单的BP网络作为研究方向，而在对序列化数据的处理中，循环神经网络（RNN）是非常高效的深度学习模型，RNN的

最烦起名字嗄·2022-11-19 12:34

cnn 预测过程代码_【交通+AI】使用CNN+LSTM实时出租车出行预测（上）

这篇论文主要讲述了使用成都的出租车轨迹数据进行建模后生成出行强度图，使用CNN和LSTM进行学习之后通过反卷积生成出行强度预测图。非常适合上手这个领域，主要有两点原因：第一出租车出行强度只包含了上车下车的频次信息，不涉及OD，路线等复杂问题；第二使用的都是比较初级的网络结构，复现较为简单(误)。最近好久没搞交通方向，应同学私信要求，我将在两周内，用三篇文章的篇幅对本文进行讲解，数据处理全过程以及代

轩之乎·2022-11-01 19:47

[Video Transformer] VTN: Video Transformer Network

/abs/2102.00719SlowFast/README.mdatmaster·bomri/SlowFast·GitHubICCV2021Videoactionrecognition总结：相当于把CNN

Cherry_qy·2022-07-04 07:35

行为识别 - Video Transformer Network

要解决什么问题2.用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题&可借鉴之处0.前言相关资料：arxivgithub论文解读论文基本信息领域：行为识别作者单位：Theator公司发表时间：2021.2一句话总结：CNN

清欢守护者·2022-07-04 07:17

图片标题生成器（literature：Show and Tell: A Neural Image Caption Generator）

文章目录NICLSTMCodingBeamSearchNIC图片标题生成器是基于CNN+LSTM的一种神经网络系统，以文献《ShowandTell:ANeuralImageCaptionGenerator

Cachel wood·2020-12-30 18:31

深度学习之算法岗面试题（一）

参考回答：讲了我用的过DNN-HMM，以及与GMM-HMM的联系与区别；然后RNN+CTC，这里我只是了解，大概讲了一下CTC损失的原理；然后提了一下CNN+LSTM。●用过哪些移动端深度学习框架？

顾子豪·2020-09-15 20:28

SEED: Semantics Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text Recognition ---论文阅读笔记

SEED基本流程图像输入到矫正模块，将不规则形状的文本矫正为水平文本；将矫正后的特征输入到编码器(CNN+LSTM)，输出hhh使用两个线性函数

CharlesWu123·2020-07-29 10:55

chinese-ocr中文字行检测+OCR识别训练自己的数据以及pb文件转换实战

GitHub地址：https://github.com/YCG09/chinese_ocr该项目检测使用ctpn，识别使用cnn+lstm形式，通过GitHub给出的readme可以直接运行demo.py

LH-心心·2020-06-30 08:46

深度学习(二)-----算法岗面试题

参考回答：讲了我用的过DNN-HMM，以及与GMM-HMM的联系与区别；然后RNN+CTC，这里我只是了解，大概讲了一下CTC损失的原理；然后提了一下CNN+LSTM。●用过哪些移动端深度学习框架？

weixin_30631587·2020-06-27 22:16

CNN+LSTM深度学习文字检测

最近看到论文DetectingTextinNaturalImagewithConnectionistTextProposalNetwork这是作者的主页http://www.whuang.org/论文的阅读可以看下这边博客：http://www.cnblogs.com/lillylin/p/6277061.html对文字的检测效果挺不错的，就把它移到了windows平台上。在我的笔记本上cpu模式

大熊吃土豆·2020-06-27 06:42

【自然语言处理】聊聊注意力机制(Attention Mechanism)的发展

浅谈首先这件事还要从序列到序列模型（Seq2seqModel）开始说起，最早的序列到序列模型是一个CNN+LSTM。简单来说就是把CNN把编码端映射成一个固定向量，然后用LSTM一步步解码。

火烫火烫的·2020-06-26 20:28

RECURRENT MIXTURE DENSITY NETWORK FOR SPATIOTEMPORAL VISUAL ATTENTION 论文札记

选择这篇文章的原因有两个：1，初识VisualAttention，了解一下；2，五月初参加的CIKMAnalytiCup2017比赛，需要用到CNN+LSTM模型，所以想学习并参照一下文中的模型。

huyuanda·2020-04-07 06:25

CNN+LSTM论文翻译

17年interspeech论文地址论文1（语音识别cnn+lstm）摘要：语言识别（LID）系统用于对给定音频样本中的口语进行分类，并且通常是许多口语处理任务（如自动语音识别（ASR）系统）的第一步。

灿烂的BY·2020-02-16 02:42

深度学习模型 CNN+LSTM 预测收盘价

——本篇文章byHeartBearting上一篇浏览量很大，感谢各位的关注！能够在这里分享一些实验，一起领略数据科学之美，也很开心。以后，这个实验的模型会不断深化。之后，也会分享一些论文里基于深度学习的时间序列预测模型。数据由JQData本地量化金融数据支持上一篇做了2个实验，预测黄金期货主力合约的收盘价。实验2：使⽤历史前5个时刻的openclosehighlowvolumemoney预测当前时

joinquantdata·2019-02-14 10:55

吴良超　融合　cnn+lstm

链接fromkeras.applications.vgg16importVGG16 fromkeras.modelsimportSequential,Model fromkeras.layersimportInput,TimeDistributed,Flatten,GRU,Dense,Dropout fromkerasimportoptimizers defbuild_model(): pret

luoganttcc·2018-11-02 00:00

（无监督学习&&视频预测）所读论文[1]:PredNet

DeepPredicitveCodingNetworksforVideopredictionandunsupervisedLearning》1.基本信息PredNet是ICLR2017哈佛大学的论文，采取CNN

Murphy_0606·2017-08-22 22:07

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chinese-ocr中文字行检测+OCR识别训练自己的数据以及pb文件转换实战

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吴良超　融合　cnn+lstm