文件名称：matlab中交织代码-Model:论文介绍的LIC-LSTM模型的源代码：分层交织卷积LSTM
文件大小：1.16MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 11:42:57
系统开源
matlab中交织代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 论文介绍的LIC-LSTM模型的源代码：分层交织卷积LSTM 源代码以匿名方式提交给Github，以符合加拿大人工智能会议的双盲审查程序 要在字符预测任务上训练两层LIC-LSTM模型，请运行main_cnn_lstm_multi.m 该软件中的Adam优化，cnnconvolve，cnnnet_init函数是使用原始代码链接从matlab cnn工具箱中派生的： 这些功能在此处仅用于学术目的，并符合许可规则； %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
【文件预览】：
Model-master
----cnnnet_init.m(647B)
----test_y.txt(1.07MB)
----softloglossbp.m(280B)
----net_ff.m(3KB)
----.gitattributes(378B)
----gate_bp.m(208B)
----formnewdata.m(287B)
----gate_ff.m(139B)
----test_lstm.m(1KB)
----soft_ff.m(364B)
----backprop.m(305B)
----train_cnn_lstm_multi.m(3KB)
----soft_bp2.m(366B)
----tanh_ln.m(76B)
----input_bp2.m(244B)
----softmaxlogloss.m(560B)
----net_init_char_lstm.m(646B)
----average_gradients.m(583B)
----net2_init_char_lstm.m(650B)
----dict.txt(147B)
----hidden_bp2.m(88B)
----rotate_data.m(883B)
----train_y.txt(1.91MB)
----form_pre_fit.m(239B)
----adam.m(2KB)
----main_cnn_lstm_multi.m(2KB)
----tanh_ff.m(64B)
----pred.mat(4KB)
----PrepareData_Char_LSTM.m(700B)
----cnn_lstm_bp_multi.m(6KB)
----average_gradients2.m(589B)
----soft_bp.m(364B)
----README.md(774B)
----cnnnet2_init.m(561B)
----concat_data.m(387B)
----test_x.txt(1.07MB)
----input_ff.m(156B)
----cnn_lstm_ff_multi.m(4KB)
----test.m(605B)
----sigmoid_ln.m(104B)
----.gitignore(649B)
----train_x.txt(1.91MB)
----gate_bp2.m(209B)
----error_multiclass.m(556B)
----net_bp.m(3KB)
----hidden_bp.m(86B)
----Copy_of_lstm_bp.m(2KB)
----input_bp.m(238B)
----cnnConvolve.m(2KB)