文件名称：LSTM-Autoencoder:Tensorflow中的LSTM自动编码器和LSTM预测器
文件大小：449KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-05 01:06:22
JupyterNotebook
Tensorflow中的LSTM自动编码器和LSTM未来预测器。 这是基于本文的简单实现： : 要求 Tensorflow 1.4.0 的Python 3.5.4 Python软件包：numpy，matplotlib，os，argparse，scipy 用法 数据生成后实施重建或未来预测 使用旋转和移位生成数据：Image_generation.ipynb 使用LSTM自动编码器重建数据：Autoencoder.ipynb 输入重构和未来预测：AE_with_Predictor 结果 从复合模型 数据序列（从左到右）：0,1，...，t-1，t 轮换数据 在LSTM模型中输入序列数据后，重建数据并预测旋转多少 输入顺序 输入重构 未来预测 移位数据 在LSTM模型中输入序列数据后，重建数据并预测多少位移 输入顺序 输入重构 未来预测 参考实现 https://githu
【文件预览】：
LSTM-Autoencoder-master
----Image_generation.ipynb(36KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(1KB)
----image()
--------rotated_input_sequence.PNG(20KB)
--------shifted_reconstruction.PNG(39KB)
--------LSTM_Model.PNG(26KB)
--------shifted_input_sequence.PNG(18KB)
--------rotated_reconstruction.PNG(41KB)
--------rotated_prediction.PNG(41KB)
--------shifted_prediction.PNG(39KB)
----Autoencoder.ipynb(98KB)
----AE_with_Predictor.ipynb(199KB)