长短时记忆网络(LSTM)与MATLAB程序详解视频

第一章视频课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献

1、先看全面讲解9个关键重点问题和店主预言先告必看第三版(38+4分钟)

2、LSTM1_1视频讲些什么内容及能干什么说明(11分钟,网络上免费“试看”)

4、LSTM3_1慎拍不拍说明及学习基础要求与参考文献(12分钟,网络上免费“试看”)

第二章长短时记忆网络(LSTM)算法基本概念、理论证明介绍及流程步骤

5、LSTM4_1LSTM网络算法基本思想及优缺点与应用领域(8分钟)

6、LSTM5_1学习目的及网络权值输入输出等概念含义(8分钟)

7、LSTM5_2激活函数与信号正向及误差反向传播过程(11钟)

9、LSTM5_4LSTM引入及8个常用叫法(7分钟)

10、LSTM5_5遗忘门与输入门作用及数学表达式(6分钟)

11、LSTM5_6单元状态更新及输出门数学表达式(10分钟)

12、LSTM5_7实例分析LSTM功能及三分类问题(6分钟)

13、LSTM5_8LSTM模型算法整体流程步骤(11分钟)

14、LSTM5_9偏导数链式法则等8点知识铺垫(8分钟)

15、LSTM5_10理论证明及所得关系式解读(12分钟)

16、LSTM5_11对dv及dh和dc的证明过程(12分钟)

17、LSTM5_12序列增量及批次增量与参数更新(6分钟,网络上免费“试看”)

18、LSTM5_13自学3个网上程序及学习对策与安排(7分钟,有程序)

19、LSTM5_14思考序列构成及三门的细分结构(9分钟)

20、LSTM5_15思考门数据结构与证明及LSTM算法流程(18分钟)

21、LSTM5_16总结概念与理论及算法流程和对策(7分钟)

第三章网上程序详解及识别分类与拟合预测程序模板

22、LSTM6_1学习目标及三数和余数序列问题说明(8分钟,有程序)

23、LSTM6_2网上程序test_simple简介及演示(7分钟,有程序)

24、LSTM6_3LSTM6_1程序功能及6个函数简介(7分钟,有程序)

25、LSTM6_4数据生成及one_hot编码及数据用途区分(14分钟,有程序)

26、LSTM6_5softmax与交叉熵loss函数及网络参数(9分钟,有程序)

27、LSTM6_6LSTM_train语法及输入参数选择判断(8分钟,有程序,网络上免费“试看”)

28、LSTM6_7权值与偏置值随机初始化或人为指定(12分钟,有程序)

29、LSTM6_8批次增量和及提取序列数据(13分钟,有程序)

30、LSTM6_9序列前向计算及输出结果yhat(10分钟,有程序)

31、LSTM6_10交叉熵损失函数值求和计算及保存(6分钟,有程序)

32、LSTM6_11dWgx等记号含义及反向取数据计算(9分钟,有程序)

33、LSTM6_12四个常用函数及其导函数公式与链式法则(12分钟,有程序)

34、LSTM6_13纠正求导结果及对输出参数求偏导(8分钟,有程序)

35、LSTM6_14单元更新及对三个门参数求偏导(12分钟,有程序)

36、LSTM6_15批次求偏导累加和及训练好的结果(8分钟,有程序)

37、LSTM6_16网络预测计算过程及预测结果分析(12分钟,有程序)

38、LSTM6_17损失函数图像分析及三个算法优良性特点(8分钟,有程序)

39、LSTM6_18解码及两个识别准确率计算方法(15分钟,有程序)

40、LSTM6_19你怎么用好程序模板LSTM6_1及三点要求(5分钟,有程序)

41、LSTM6_20程序LSTM6_2详解前10个条目介绍(7分钟,有程序)

42、LSTM6_21数据导入及两次用途区分及01编码(10分钟,有程序)

43、LSTM6_22损失函数及参数设置与训练结果保存(7分钟,有程序)

44、LSTM6_23损失函数图像及解码与分类准确率(11分钟,有程序)

45、LSTM6_24程序6_3详解前12个条目介绍(7分钟,有程序)

46、LSTM6_25程序分析识别分类与回归预测异同点(16分钟,有程序)

47、LSTM6_26思考编码及分类与回归关系等问题(9分钟,有程序)

48、LSTM6_27思考使用3个模板程序等9个问题(9分钟,有程序)

49、LSTM6_28总结记忆序列模型及语法代码程序等问题(4分钟,有程序,网络上免费“试看”)

第四章语音识别及人体姿态识别用标准与双向LSTM算法求解

50、LSTM7_1学习目标及语音识别实际问题解读(11分钟,有程序)

51、LSTM7_2两种分类语法及序列不等长填充截断拆分(11分钟,有程序)

52、LSTM7_3训练选项函数trainingOptions讲解(12分钟,有程序)

53、LSTM7_4训练网络函数trainNetwork讲解(8分钟,有程序)

54、LSTM7_5分类函数classify的语法讲解(6分钟,有程序)

55、LSTM7_6自看程序机会及双向LSTM程序详解条目(8分钟,有程序)

56、LSTM7_7序列不等长处理及批次大小选择根据(11分钟,有程序)

57、LSTM7_8网络架构参数及其5层含义解读(6分钟,有程序)

58、LSTM7_9训练选项参数及其含义说明(4分钟,有程序)

59、LSTM7_10训练网络及损失函数图像与精度变化图像分析(8分钟,有程序,网络上免费“试看”)

60、LSTM7_11网络预测及识别分类精度计算(8分钟,有程序)

61、LSTM7_12程序7_2简介及屏显训练内容(8分钟,有程序)

62、LSTM7_13Loss图像及精度图像与分类结果对比分析(8分钟,有程序)

63、LSTM7_14scores结构及其含义与图像对比分析(13分钟,有程序)

64、LSTM7_15自学程序机会及人体活动姿态识别问题解读(11分钟,有程序)

65、LSTM7_16数据结构及3个特征与5种姿态数据显示(12分钟,有程序)

66、LSTM7_17网络5层架构及训练选项参数解读(10分钟,有程序)

67、LSTM7_18训练过程及输出参数tr含义解读(4分钟,有程序)

68、LSTM7_19net网络含义及LSTM层内容解读(12分钟,有程序)

69、LSTM7_20分类结果及期望对比与分错原因(6分钟,有程序)

70、LSTM7_21Loss图像及精度与学习率变化图像(4分钟,有程序,网络上免费“试看”)

71、LSTM7_22分类输出scores含义及其作用分析(4分钟,有程序)

72、LSTM7_23不同时刻的5种姿态识别准确率(8分钟,有程序)

73、LSTM7_24思考如何使用3个模板程序等9个问题(12分钟,有程序)

74、LSTM7_25总结序列构成及程序模板特点等问题(5分钟,有程序)

第五章水痘疫情与发动机剩余使用寿命RUL用LSTM回归预测

75、LSTM8_1学习目的及水痘与寿命预测问题介绍(9分钟,有程序)

76、LSTM8_2多步预测与初始化网络状态及丢弃层技术(9分钟,有程序)

77、LSTM8_3自看程序机会及水痘预测问题分析(7分钟,有程序)

78、LSTM8_4程序8_1详解的9个问题条目说明(6分钟,有程序,网络上免费“试看”)

79、LSTM8_5数据标准化及用途区分(11分钟,有程序)

80、LSTM8_6各层节点数及层结构与训练选项(7分钟,有程序)

81、LSTM8_7训练进程及Loss损失函数与均方根误差图像(11分钟,有程序)

82、LSTM8_8预测方法一迭代预测多步与初始化网络状态(13分钟,有程序)

83、LSTM8_9预测方法二及两方法图像与指标对比分析(12分钟,有程序)

84、LSTM8_10程序8_2详解前的7个问题预先讲解(11分钟,有程序)

85、LSTM8_11数据预处理及序列不等长与批次大小(22分钟,有程序)

86、LSTM8_12架构之节点数与层结构及训练选项解读(9分钟,有程序)

87、LSTM8_13训练过程及预测数据处理与预测结果分析(12分钟,有程序)

88、LSTM8_14误差直方图及误差图像与出错原因分析(6分钟,有程序)

89、LSTM8_15损失函数及误差图像及程序重点问题(7分钟,有程序)

90、LSTM8_16思考如何使用程序9个问题及总结(12分钟,有程序)

第六章双向及深度与标准LSTM等4个算法再预测寿命RUL

91、LSTM9_1程序8_2结果及保存图像与数据操作(8分钟,有程序)

92、LSTM9_2程序9_1双向LSTM结果及各台现象分析(8分钟,有程序)

93、LSTM9_3程序9_2深度LSTM结果及校验数据应用(12分钟,有程序)

94、LSTM9_4程序9_3深度双向LSTM结果分析(7分钟,有程序)

95、LSTM9_5上述4个算法图像及数值指标对比分析(7分钟,有程序,网络上免费“试看”)

96、LSTM9_6思考如何调试预测结果等7个问题及总结(12分钟,有程序)

第七章股票指数预测问题分别用自带函数程序和语句代码程序求解

97、LSTM10_1学习目的及股票预测与回归预测问题(8分钟,有程序)

98、LSTM10_2算法流程及函数程序详解10个条目(10分钟,有程序)

99、LSTM10_3程序10_1之数据标准化与用途区分(6分钟,有程序,网络上免费“试看”)

100、LSTM10_4网络架构3点及训练后3个图像分析(11分钟,有程序)

101、LSTM10_5逐日预测及RMSE和R与预测明天指数(11分钟,有程序)

102、LSTM10_6程序10_1易错问题及运行结果数据(4分钟,有程序)

103、LSTM10_7程序10_2详解之先讲12个条目(10分钟,有程序)

104、LSTM10_8损失函数类型及权值保存与计时计次(10分钟,有程序)

105、LSTM10_9损失函数3个图像及网络预测及拟合(11分钟,有程序)

106、LSTM10_10误差图像及数值指标与预测明天指数(11分钟,有程序)

107、LSTM10_11可改程序6点及其可改建议(13分钟,有程序)

108、LSTM10_12模型扩展6点及每周序列预测(10分钟,有程序)

109、LSTM10_13算法扩展之5点及数值指标对比(6分钟,有程序)

110、LSTM10_14思考如何利用程序等7个问题及总结(15分钟,有程序)

第八章天气文本报告分类问题用自带函数程序分析实现

111、LSTM11_1学习目的及天气文本分类认识及自看机会(11分钟,有程序)

112、LSTM11_2文本文字处理成数值序列方法步骤(9分钟,有程序)

113、LSTM11_3函数语法用文本处理成数值序列(7分钟,有程序)

114、LSTM11_4程序11_1详解之前的9个条目分析(9分钟,有程序)

115、LSTM11_5天气报告与气象类型等表格文件解读(8分钟,有程序)

116、LSTM11_6字符串标签转分类数组及类频率选择(11分钟,有程序)

117、LSTM11_7数据如何分成训练与验证及测试用途(6分钟,有程序)

118、LSTM11_8文本预处理及单词编码与文本转序列(13分钟,有程序)

119、LSTM11_9节点参数及层架构与训练选项设置(8分钟,有程序)

120、LSTM11_10训练观察与拟合过度及论文用3个图像(9分钟,有程序,网络上免费“试看”)

121、LSTM11_11测试数据处理及分类准确率与scores(9分钟,有程序)

122、LSTM11_12新编文本报告用训练网络分类及概率(10分钟,有程序)

123、LSTM11_13思考文本分类及4个LSTM算法比较(11分钟,有程序)

124、LSTM11_14思考one_hot编码与过拟合及总结(7分钟,有程序)

第九章函数表达式分别用语句代码程序和自带函数程序写出

125、LSTM12_1学习目的及程序6_2运行与保存数据(8分钟,有程序)

126、LSTM12_2函数表达式已知条件及研究目的(8分钟,有程序,网络上免费“试看”)

127、LSTM12_3训练好参数调用及网络计算过程分析(13分钟,有程序)

128、LSTM12_4数值输入与序列计算及函数关系分析(8分钟,有程序)

129、LSTM12_5网络函数表达式写法原则建议(6分钟,有程序)

130、LSTM12_6思考如何给网络动手术及重点总结(11分钟,有程序)

131、LSTM13_1学习目的及学习程序12与学习程序8_1(7分钟,有程序)

132、LSTM13_2函数关系讲解重点及net信息解读(14分钟,有程序)

133、LSTM13_3函数关系式进行网络预测及程序改进(13分钟,有程序)

134、LSTM13_4函数关系式改动之处及思考与总结(9分钟,有程序)

五、下载文件

附件1_必先看_长短时记忆网络及程序视频学习指导.doc

附件2_LSTM网络与程序视频_PPT课件.rar

六、其他算法链接(方便查找,点击即可进入淘宝教育播放页面,其中课程目录栏目下有“试看”视频是免费的,有“倍速”播放)

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6、非局部均值滤波类算法与应用和MATLAB程序详解视频科研技术算法

8、随机变量数据分析与处理和MATLAB程序详解视频教程

13、支持向量机(SVM)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频

15、遗传算法优化BP神经网络及其应用与MATLAB程序详解视频

16、模拟退火算法(SA)及其应用与MATLAB程序详解视频

17、第2版变分模态分解(VMD)及其应用与MATLAB程序详解视频

20、生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频

21、强化学习(RL)及其应用与MATLAB程序详解视频

22、深度强化学习(DRL)及其应用与MATLAB程序详解视频

23、辅助正则粒子滤波与应用和MATLAB程序详解视频

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THE END
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9.算法设计与分析基础(Java版微课视频版题库版高等学校算法类课程图书算法设计与分析基础(Java版微课视频版题库版高等学校算法类课程系列教材) 介绍、书评、论坛及推荐https://book.douban.com/subject/36570950/
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11.小码哥教育恋上数据结构与算法第一二三季培训课程(视频+源码本套课程来自小码哥教育恋上数据结构与算法的第一、二、三季,官方总售价3760元,对于一些初学者来说,数据结构是门概念上比较抽象的课程,不是太容易掌握,需要构思和理解。万事开头难,只要你掌握了学习这门课的方法和技巧,就会变得很容易了。不管学什么,首先应该做好充分的心理准备,建立好自信心,拥有一颗战胜困难的https://www.fjha.net/2956.html
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