基于LSTM深度学习网络的时间序列分析matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（in...
使用深度学习LSTM（长短期记忆）进行股票交易
使用深度学习LSTM（长短期记忆）进行股票交易是一种基于人工智能和机器学习的策略。LSTM是一种递归神经网络（RNN），能够捕捉时间序列数据中的模式和趋势。以下是使用深度学习LSTM进行股票交易的基本步骤： 数据收集：收集历史股票价格数据，包括开盘价、收盘价、最高价和最低价。还可以考虑...
深度学习LSTM网络：自然语言处理实践
1 RNN上节课我们利用词嵌入把句子转化为词向量序列的详细过程，但忽略了语言数据在时间上的关联性，这节课来让我们的神经网络具有处理这种关联的能力我们不考虑预处理这一过程，假设都已经处理成了合适的300维词向量，现在我们开始改造一下神经网络的工作模式：我们将每次的输出值保存起来，与下一个词向量一起作为...
【信号检测】基于长短期记忆（LSTM）在OFDM系统中基于深度学习的信号检测（Matlab代码实现）
1 概述正交频分复用 (OFDM) 是一种流行的调制方案，已在无线宽带系统中广泛采用，以对抗无线信道中的频率选择性衰落。信道状态信息 (CSI) 对于 OFDM 系统中的相干检测和解码至关重要。通常，在检测到传输数据之前，可以通过导频来估计 CSI。使用估计的 CSI，可以在接收器处恢复传输的符号。...
![[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(补充篇)[RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层]](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_fcfd93047a62417086e724b2e78e33b1.png)
[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(补充篇)[RNN和LSTM基本原理、PyTorch中的LSTM、Embedding层]
一、前言 写这部分的文章很耗费精力。因为我自己是医学信息工程专业的，主攻方向其实是医学影像处理（主要是图像的快采集算法和后期图像质量优化）而非人工智能，甚至都不是纯科班出身，需要钻研的地方有很多。一是需要自己找书和文章看，二是还得想怎么把晦涩难懂的内容尽量讲解地通俗易懂。 但...
基于LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
1.算法理论概述 时间序列预测是一类重要的预测问题，在很多领域都有着广泛的应用，如金融、交通、气象等。然而，由于时间序列数据本身具有时序性和相关性，因此预测难度较大。传统的时间序列预测方法大多采用统计学方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，但这些方法在处理非线性、非平稳、非高斯的时间序列数据时效果较...
基于LSTM深度学习网络的人员行走速度识别matlab仿真,以第一视角视频为样本进行跑或者走识别
1.算法理论概述 人员行走速度是衡量人体运动能力和身体健康的重要指标之一。目前，常见的人员行走速度识别方法主要基于传感器或摄像头获取的数据，如加速度计数据、GPS数据和视频数据等等。其中，基于视频数据的方法因为其易于获取和处理而备受关注。但是，传统的基于特征提取的方法往往需要手工选择特征并进行复杂的...
【MATLAB第25期】基于MATLAB的LSTM深度学习模型的自动检测时间序列数据峰值算法
【MATLAB第25期】基于MATLAB的LSTM深度学习模型的自动检测时间序列数据峰值算法一、主程序代码clear, clc, close all addpath(genpath('./functions')) %导入LSTM模型函数 %% 1.导入数据 load('ECGData.mat'); ...
基于LSTM深度学习网络的疾病发作检测算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。...
![深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230615_cc74e6696380446fa93500ffa76e2fc0.png)
深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM
深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent提出了一种全新的...
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