RNN-LSTM

机器学习——RNN

RNN即Recurrent Neural Netwoks，翻译为循环神经网络、递归神经网络。
递归神经网络(Recursive Neural Network)

• 汇总1：https://www.cnblogs.com/mq0036/p/13229814.html
• Keras
  • Time series

LSTM基础

• 零基础入门深度学习(Chrome不显示图片)
  • 备份1(Chrome不显示公式)：https://www.cnblogs.com/shuimuqingyang/p/10473302.html
  • 备份2：https://blog.csdn.net/u011681952/category_8461918.html
• 时间序列分析——分类与预测教程 总结了时间序列分析中的预测和分类问题。
  • LSTM原理与应用及训练方法
• A Beginner's Guide to LSTMs and Recurrent Neural Networks。网站主题“A Beginner’s Guide to Important Topics in AI, Machine Learning, and Deep Learning”
  • 中文
• 史上最详细循环神经网络讲解(RNN/LSTM/GRU)
• Colah: Understanding LSTM Networks.
  • 翻译：简单理解LSTM神经网络
  • 长短期记忆神经网络（LSTM）介绍以及简单应用分析
• Fundamentals of Deep Learning – Introduction to Recurrent Neural Networks
  • 翻译：https://blog.csdn.net/jk981811667/article/details/78972718
• An Introduction to Recurrent Neural Networks for Beginners 只用Numpy实现
• Godbout: Recurrent Neural Networks for Beginners PDF
• 一步一步，看图理解长短期记忆网络与门控循环网络

LSTM 实战

• Time Series Forecasting with the Long Short-Term Memory Network in Python
  • 翻译：https://blog.csdn.net/u011327333/article/details/78402179
  • 翻译(多个)：https://blog.csdn.net/yangwohenmai1/category_8293948.html
• 7 methods to perform Time Series forecasting (with Python codes)
  • python 时间序列预测 forecast,时间序列预测的7种方法
• 通过机器学习的线性回归算法预测股票走势（用Python实现）
• 数苗铺子：基于长短期记忆神经网络（Lstm）的道琼斯指数预测
• 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测
  • R
  • Python

视频

• https://www.bilibili.com/video/BV1fp4y1t7Xb：IMDB评论分析实例讲解使用。
• 时间序列LSTM深度学习模型代码讲解
• [12分钟] LSTM实例之预测股价趋势

书籍

• 李永华，曲宗峰，李红伟. AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例(Python版)[M]. 北京：清华大学出版社，2021.
• Python深度学习[M]. 北京：清华大学出版社，2021.
• Brownlee, J. Deep Learning for Time Series Forecasting: Predict the Future with MLPs, CNNs and LSTMs in Python[M]. 2018

Transformer模型

智能优化算法

遗传算法、蚁群算法、群体算法、神经网络等

• Classification with TensorFlow Decision Forests

• [PRML]Pattern Recognition and Machine Learning_[Bishop2006]

• 模式识别与智能计算—MATLAB技术实现（第4版）_[杨淑莹2019]

• 智能优化算法与涌现计算_[李士勇2019]

• 智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）

• MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）

• 许国根，贾瑛，韩启龙. 模式识别与智能计算的MATLAB实现（第2版）[M]. 北京：北京航空航天大学出版社，2017.