Alternatives and similar repositories for Deep-learning-experiment

Users that are interested in Deep-learning-experiment are comparing it to the libraries listed below

• wqk666999 / CNN-LSTM-Attention
  使用卷积神经网络-长短期记忆网络（bi-LSTM）-注意力机制对股票收盘价进行回归预测。The convolution neural network, short-term memory network and attention mechanism are used to…
  ☆313Updated 2 years ago
• HelloCC1422 / CNN-BiGRU-Attention
  CNN-BiGRU-Attention模型
  ☆102Updated 3 years ago
• fuqiuai / TensorFlow-Deep-Learning
  用TensorFlow搭建CNN/RNN/LSTM/GRU/BiRNN/BiLSTM/BiGRU/Capsule Network等deep learning模型
  ☆60Updated 7 years ago
• hziheng / Machine-learning-project-for-text-classification
  基于pytorch框架，针对文本分类的机器学习项目，集成多种算法(xgboost, lstm, bert, mezha等等)，提供基础数据集，开箱即用，方便自己二次拓展，持续更新
  ☆33Updated 2 years ago
• PatientEz / CNN-BiLSTM-Attention-Time-Series-Prediction_Keras
  CNN+BiLSTM+Attention Multivariate Time Series Prediction implemented by Keras
  ☆752Updated 5 years ago
• koi-boy / CNN-LSTM-Attention
  CNN+LSTM+Attention predict stock
  ☆69Updated 3 years ago
• yhaofeng / finance_transformer
  通过修改transformer使其可以预测金融时间序列
  ☆38Updated 4 years ago
• HugoWang232608 / PM2.5Prediction
  基于LSTM的多变量时间序列预测
  ☆26Updated last year
• Jyukai02 / Gated-Transformer-on-MTS-1
  使用改良的Transformer模型应用于多维时间序列的分类任务上
  ☆96Updated 4 years ago
• ruanyangry / Sentiment_Analysis_cnn_lstm_cnnlstm_textcnn_bilstm
  利用CNN,LSTM,CNN_LSTM,TextCNN,Bi-LSTM和传统的机器学习算法进行情感分析，参考：https://github.com/Edward1Chou/SentimentAnalysis
  ☆92Updated 7 years ago
• taogeanton3 / Informer-1
  PyTorch实现的Informer (Informer:用于长序列时间序列预测
  ☆29Updated 3 years ago
• Oscaria / stock-prediction
  stock trend prediction using multi-source data
  ☆12Updated 5 years ago
• yangwohenmai / DeepLearningForTSF
  深度学习以进行时间序列预测
  ☆717Updated 5 years ago
• Tuniverj / Pytorch-lstm-forecast
  基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测
  ☆175Updated 3 years ago
• JiaXingBinggan / LSTM_Project
  LSTM与电力负荷预测
  ☆13Updated 4 years ago
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  Regression prediction of time series data using LSTM, SVM and random forest. 使用LSTM、SVM、随机森林对时间序列数据进行回归预测，注释拉满。
  ☆200Updated 5 years ago
• LeicongLC / GM-1-1--BP
  此项目包括数据的预处理、使用GM(1,1)和BP神经网络模型进行数据分析和预测，以及结果的可视化展示。项目旨在展示如何结合传统的机器学习方法和深度学习技术来进行时间序列预测。
  ☆11Updated last year
• xiaobaicxy / text-classification-BiLSTM-Attention-pytorch
  文本分类， 双向lstm + attention 算法
  ☆90Updated 5 years ago
• tin-shine / TextClassification
  基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%
  ☆43Updated 5 years ago
• lwb-xmu / Multivariate-multi-step-time-series-forecasting-via-LSTM
  多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras
  ☆90Updated 4 years ago
• hrshtv / Twitter-Sentiment-Analysis
  BiLSTM with Multi-Headed Self Attention for sentiment classification of Twitter data, implemented in Keras and PyTorch.
  ☆27Updated 5 years ago
• yezhichen2 / cnn_lstm
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆26Updated 8 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆65Updated 7 years ago
• GUOxingyu3018 / Tourist_Predict--A-case-of-Shangahi
  不同时间序列预测方法对上海旅游规模进行预测
  ☆19Updated 6 years ago
• HAlicia / LSTM-ANN-Time-Series-Prediction
  使用LSTM、ANN网络进行时间序列的多步预测。一般情况下机器学习算法在进行时间序列预测时采取一步预测的方法。该段代码将其拓展到多步预测的情形。主要改进在于数据的构建。LSTM and ANN are used to predict the time series. In …
  ☆16Updated 5 years ago
• mo2ye / SARIMA-LSTM
  建立SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列问题。以PM2.5值为例，使用UCI公开的自2013年1月17日至2015年12月31日五大城市PM2.5小时检测数据，将数据按时间段划分，使用SARIMA过滤其线性趋势，再对过滤后的残差使用LSTM进行预测，最后对预测结果进行…
  ☆84Updated 7 years ago
• slaysd / pytorch-sentiment-analysis-classification
  A PyTorch Tutorials of Sentiment Analysis Classification (RNN, LSTM, Bi-LSTM, LSTM+Attention, CNN)
  ☆330Updated 2 years ago
• komosam / CNN_ATTENTION_models
  CNN with attention and CNN_LSTM_attention(pytorch)
  ☆18Updated 6 years ago
• Garyou19 / LSTM_PyTorch_Electric-Load-Forecasting
  使用PYTorch框架建立的一个简单的LSTM模型来进行电力负荷预测
  ☆58Updated last year
• yifanhunter / NLP_textClassifier
  基于word2vec预训练词向量； textCNN 模型 ；charCNN 模型 ；Bi-LSTM模型；Bi-LSTM + Attention 模型 ；Transformer 模型 ；ELMo 预训练模型 ；BERT 预训练模型的文本分类项目
  ☆123Updated 5 years ago