LSTM-CNN

Pytorch和tensorboard踩坑经验（第一次下载前可以看看）

Pytorch和tensorboard小白踩坑经验–结果最近在github上看到一个LSTM-CNN的模型，朋友跑成功了，我也想跟着跑一下，需要pytorch和tensorboard，然后…我就跟着网上的教程下
m0_59159202·2023-01-31 15:53

模式分类识别 | Python实现基于LSTM-CNN的深度学习模式分类识别

模式分类识别|Python实现基于LSTM-CNN的深度学习模式分类识别目录模式分类识别|Python实现基于LSTM-CNN的深度学习模式分类识别文章概述模型描述程序设计文章小结文章概述机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务
小橘算法屋·2023-01-10 13:03

基于LSTM-CNN的人体活动识别

人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感
deephub·2022-07-12 19:58

基于LSTM-CNN的人体活动识别

人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感
·2022-07-12 11:16

基于LSTM-CNN的地铁短时客流量预测

本文以AFC系统中乘客进出站刷卡记录数据为基础并对进出站客流量进行预测，将神经网络与客流量时间与空间的分布特征相结合，能够有效地揭示轨道交通客流量的变化趋势。更进一步组合LSTM和CNN模型进行较为客观的客流量预测数据统计，并通过深度学习将预测结果应用于实践之中对轨道交通发车频次进行合理优化，制定准确的发车间隔，以提升轨道交通运行效率。本文将使用上海10号线原始客流数据，通过python中的num
MMM孟孟·2022-03-04 07:25

【matlab】LSTM/GRU网络回归/分类预测改进与优化合集(持续更新)

POA)-LSTM3.猎人优化算法(HPO)-LSTM4.人工大猩猩部队优化算法(GTO)-LSTM二、进化算法（改进）-LSTM1.混沌映射Tent2.收敛因子3.多算法组合4.基于levy飞行三、LSTM-CNN
随风飘摇的土木狗·2022-02-26 07:59

基于 LSTM-CNN结合模型的Twitter情感分析

本文仅是翻译（翻译的准确度有待商榷），并非个人所写，文中涉及的“我”为文章作者，并非本人。来源（转载）：http://konukoii.com/blog/2018/02/19/twitter-sentiment-analysis-using-combined-lstm-cnn-models/说明：近期在看机器学习相关论文以及论文相关程序（GitHub），相关个人博客均为英语，因为没有习惯于英文文献
myFamily329·2020-07-29 09:00

LSTM部分问题汇总详解

关于LSTM的具体介绍有很多，大家也可以从我之前的一篇博客基于Tensorflow的LSTM-CNN文本分类模型中查看。
zjrn·2018-05-13 22:51

基于Tensorflow的LSTM-CNN文本分类模型

题记前段时间再看QA方面的文章，读了一篇paper（《LSTM-baseddeeplearningmodelfornon-factoidanswerselection》）中，使用了LSTM-CNN模型来做
zjrn·2018-04-26 15:47
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