基于LSTM的时间序列预测及一元和多元数据超参数调整的贝叶斯优化算法
本演示演示如何准备、建模和部署基于LSTM的深度学习分类算法，以识别
使用LSTM进行视频分类的简单示例
实现了一种用于时间序列预测的混合卷积神经网络-递归神经网络（RNN）。
各単語の出現頻度や単語のベクトル化により、迷惑メールの分類を行います。ナイーブベイズを用いたものと、LSTMによるものの２通りを用意しています。
日本网络研讨会“用LSTM预测和分类时间序列数据”的演示文件
使用双向长短时记忆（biLSTM）进行需求预测
长短时记忆（LSTM）网络用于创建深度神经网络（DNN），用于OFDM接收机的符号分类。
使用LSTM网络模拟美国MOPEX流域的日径流
您将学习如何使用机器/深度学习将交易信号分为“买入”或“卖出”
