文件名称：DeepLearningProjects
文件大小：259KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-26 20:57:17
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)