【文件属性】:
文件名称:DeepLearningProjects
文件大小:259KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-03-07 03:10:37
JupyterNotebook
深度学习项目
该存储库演示了一些深度学习项目。
项目清单
序列号
项目
重点介绍
1个
股票价格预测
LSTM
2个
文字摘要器
编码器,解码器和注意力模型
2个
数字识别器
卷积神经网络
项目详情和结果
1.使用LSTM预测股价
基于LSTM神经网络的深度学习模型,可使用AAPL股票数据集预测股票价格。 通过堆叠3个lstm层和一个连接的密集层来获得回归输出,从而构成了体系结构。 已使用Adam优化器,它是adagrad优化器的升级版本,用于防止高alpha值,这可能会导致非常低的学习率。
结果:
测试集的RMSE值:282.67
火车上的RMSE值:164.42
对300进行了预测,预测曲线如下所示:
。
2.使用编码器,解码器和注意力模型的文本摘要器
基于注意力模型的深度学习模型,用于汇总和生成Amazon Fine Food评论的摘要。 数据集可以在找到。
该基于NLP
【文件预览】:
DeepLearningProjects-master
----readme_resources()
--------digitRecogniser.png(28KB)
--------attentionModel.png(81KB)
--------stock.png(12KB)
----Stock Price Prediction()
--------Stock_Price_Forecast_Using_LSTM.ipynb(127KB)
----README.md(4KB)
----Digits Recognizer()
--------DigitRecognizer.ipynb(119KB)
----Text Summarizer()
--------TextSummarizer.ipynb(114KB)
--------attention.py(5KB)