课程介绍

注意0：欲购买此课程，获取安全购买链接，索要正版授权学习平台账号，务必加咨询QQ：2536379620
注意1：由于编码原因，试听课程视频画面清晰度不如最终购买的视频。最终购买视频的画面清晰度可参见以下两张图。图1   图2
注意2：正版良心视频，购买后有机会和原作者直接短暂技术交流。

               

本课程价格是视频加师傅带徒弟保姆式答疑。只需视频 ，无需答疑者勿拍 。（纯视频不单卖，以此为理由不接受退款）答疑和视频分别付款。因为有人会单独购买答疑辅导部分。答 疑部分不允许单独退款。只有视频质量有问题时 视频和答疑同时退，不接受单独退款。

《长短时记忆网络(LSTM)与MATLAB程序详解视频》共9章134节视频，总学时1239分钟，合20.65小时。主要内容包括：视频课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献，长短时记忆网络(LSTM)算法基本概念、理论证明介绍及流程步骤，网上程序详解及识别分类与拟合预测程序模板，语音识别及人体活动姿态识别用标准与双向LSTM算法求解，水痘疫情与发动机剩余使用寿命RUL用LSTM回归预测，标准与双向及深度LSTM等4个算法再预测寿命RUL，股票指数预测问题分别用自带函数程序和语句代码程序求解，天气文本报告分类问题用自带函数程序分析实现，函数表达式分别利用语句代码程序和自带函数程序写出。

课程大纲

01
第一章  视频课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献      免费试看

LSTM1_1视频讲些什么内容及能干什么说明(11分钟)

LSTM2_1MATLAB程序下载说明及亮点特点介绍(5分钟)

LSTM3_1慎拍不拍说明及学习基础要求与文献(12分钟)

02
第二章  长短时记忆网络(LSTM)算法基本概念、理论证明介绍及步骤
LSTM4_1LSTM网络基本思想及优缺点与应用(9分钟)

LSTM5_1学习目的及网络权值输入输出等概念(8分钟)

LSTM5_2激活函数与信号正向及误差反向传播(12分钟)

LSTM5_3RNN结构及其时间序列等基本概念(15分钟)

LSTM5_4LSTM引入及8个常用叫法(8分钟)

LSTM5_5遗忘门与输入门作用及数学表达式(6分钟)

LSTM5_6单元状态更新及输出门数学表达式(11分钟)

LSTM5_7实例分析LSTM功能及三分类问题(6分钟)

LSTM5_8LSTM模型算法整体流程步骤(12分钟)

LSTM5_9偏导数链式法则等8点知识铺垫(9分钟)

03
扩1:第二章  长短时记忆网络(LSTM)算法基本概念、理论证明介绍
LSTM5_10理论证明及所得关系式解读(12分钟)

STM5_11对dv及dh和dc的证明过程(12分钟)

LSTM5_12序列增量及批次增量与参数更新(7分钟)

LSTM5_13自学3个网上程序及学习对策与安排(8分钟)

LSTM5_14思考序列构成及三门的细分结构(9分钟)

LSTM5_15思考门数据结构与证明及LSTM流程(19分钟)

LSTM5_16总结概念与理论及算法流程和对策(7分钟)

04
第三章  网上程序详解及识别分类与拟合预测程序模板
LSTM6_1学习目标及三数和余数序列问题说明(8分钟)

LSTM6_2网上程序test_simple简介及演示(7分钟)

LSTM6_3LSTM6_1程序功能及6个函数简介(8分钟)

LSTM6_4数据生成及one_hot编码及数据用途分(14分钟)

LSTM6_5softmax与交叉熵loss函数及网络参数(10分钟)

LSTM6_6LSTM_train语法及输入参数选择判断(9分钟)

LSTM6_7权值与偏置值随机初始化或人为指定(12分钟)

LSTM6_8批次增量和及提取序列数据(13分钟)

LSTM6_9序列前向计算及输出结果yhat(11分钟)

LSTM6_10交叉熵损失函数值求和计算及保存(7分钟)

05
扩1：第三章  网上程序详解及识别分类与拟合预测程序模板
LSTM6_11dWgx等记号含义及反向取数据计算(10分钟)

LSTM6_12常用函数及其导数公式与链式法则(13分钟)

LSTM6_13纠正求导结果及对输出参数求偏导(9分钟)

LSTM6_14单元更新及对三个门参数求偏导(13分钟)

LSTM6_15批次求偏导累加和及训练好的结果(8分钟)

LSTM6_16网络预测计算过程及预测结果分析(12分钟)

LSTM6_17损失函数图像分析及三个算法优良性(9分钟)

LSTM6_18解码及两个识别准确率计算方法(15分钟)

LSTM6_19你怎么用好程序模板LSTM6_1及要求(5分钟)

LSTM6_20程序LSTM6_2详解前10个条目介绍(7分钟)

06
扩2：第三章  网上程序详解及识别分类与拟合预测程序模板
LSTM6_21数据导入及两次用途区分及01编码(10分钟)

LSTM6_22损失函数及参数设置与训练结果保存(8分钟)

LSTM6_23损失函数图像及解码与分类准确率(11分钟)

LSTM6_24程序6_3详解前12个条目介绍(7分钟)

LSTM6_25程序分析识别分类与回归预测异同点(16分钟)

LSTM6_26思考编码及分类与回归关系等问题(10分钟)

LSTM6_27思考使用3个模板程序等9个问题(10分钟)

LSTM6_28总结记忆序列模型及语法代码程序等(5分钟)

07
第四章  语音识别及人体姿态识别用标准与双向LSTM算法求解
LSTM7_1学习目标及语音识别实际问题解读(12分钟)

LSTM7_2两种分类语法及序列填充截断拆分(12分钟)

LSTM7_3训练选项函数trainingOptions讲解(12分钟)

LSTM7_4训练网络函数trainNetwork讲解(9分钟)

LSTM7_5分类函数classify的语法讲解(6分钟)

LSTM7_6自看程序机会及双向LSTM程序详解条(8分钟)

LSTM7_7序列不等长处理及批次大小选择根据(11分钟)

LSTM7_8网络架构参数及其5层含义解读(6分钟)

LSTM7_9训练选项参数及其含义说明(5分钟)

LSTM7_10训练网络及损失函数与精度变化图像(9分钟)

08
扩1：第四章  语音识别及人体姿态识别用标准与双向LSTM算法求解
LSTM7_11网络预测及识别分类精度计算(8分钟)

LSTM7_12程序7_2简介及屏显训练内容(9分钟)

LSTM7_13Loss图像及精度图像与分类结果对比(8分钟)

LSTM7_14scores结构及其含义与图像对比分析(13分钟)

LSTM7_15自学程序机会及人体活动姿态识别(11分钟)

LSTM7_16数据结构及3个特征与5种姿态数据(13分钟)

LSTM7_17网络5层架构及训练选项参数解读(10分钟)

LSTM7_18训练过程及输出参数tr含义解读(5分钟)

LSTM7_19net网络含义及LSTM层内容解读(12分钟)

LSTM7_20分类结果及期望对比与分错原因(6分钟)

09
扩2：第四章  语音识别及人体姿态识别用标准与双向LSTM算法求解
LSTM7_21 Loss图像及精度与学习率变化图像(4分钟)

LSTM7_22分类输出scores含义及其作用分析(5分钟)

LSTM7_23不同时刻的5种姿态识别准确率(8分钟)

LSTM7_24思考如何使用3个模板程序等9个问题(12分钟)

LSTM7_25总结序列构成及程序模板特点等问题(5分钟)

10
第五章  水痘疫情与发动机剩余使用寿命RUL用LSTM回归预测
LSTM8_1学习目的及水痘与寿命预测问题介绍(10分钟)

LSTM8_2多步预测与初始化网络及丢弃层技术(10分钟)

LSTM8_3自看程序机会及水痘预测问题分析(7分钟)

LSTM8_4程序8_1详解的9个问题条目说明(6分钟)

LSTM8_5数据标准化及用途区分(12分钟)

LSTM8_6各层节点数及层结构与训练选项(7分钟)

LSTM8_7训练进程Loss损失函数与均方根误差(11分钟)

LSTM8_8预测方法迭代预测多步与初始化网络(14分钟)

LSTM8_9预测方法二及两方法图像与指标对比(12分钟)

LSTM8_10程序8_2详解前的7个问题预先讲解(11分钟)

11
扩1：第五章  水痘疫情与发动机剩余使用寿命RUL用LSTM回归预测
LSTM8_11数据预处理及序列不等长与批次大小(22分钟)

LSTM8_12架构之节点数与层结构及选项解读(9分钟)

LSTM8_13训练过程及预测数据处理与预测结果(12分钟)

LSTM8_14误差直方图及误差图像与出错原因(6分钟)

LSTM8_15损失函数及误差图像及程序重点问题(8分钟)

LSTM8_16思考如何使用程序9个问题及总结(12分钟)

12
第六章  双向及深度与标准LSTM等4个算法再预测寿命RUL
LSTM9_1程序8_2结果及保存图像与数据操作(8分钟)

LSTM9_2程序9_1双向LSTM结果及各台现象分析(9分钟)

LSTM9_3程序9_2深度LSTM结果及校验数据应用(13分钟)

LSTM9_4程序9_3深度双向LSTM结果分析(8分钟)

LSTM9_5上述4个算法图像及数值指标对比分析(8分钟)

LSTM9_6思考如何调试预测结果等7问题及总结(13分钟)

13
第七章  股票指数预测问题分别用自带函数程序和语句代码程序求解
LSTM10_1学习目的及股票预测与回归预测问题(8分钟)

LSTM10_2算法流程及函数程序详解10个条目(10分钟)

LSTM10_3程序10_1之数据标准化与用途区分(7分钟)

LSTM10_4网络架构3点及训练后3个图像分析(11分钟)

LSTM10_5逐日预测及RMSE和R与预测明天指数(11分钟)

LSTM10_6程序10_1易错问题及运行结果数据(4分钟)

LSTM10_7程序10_2详解之先讲12个条目(10分钟)

LSTM10_8损失函数类型及权值保存与计时计次(11分钟)

LSTM10_9损失函数3个图像及网络预测及拟合(12分钟)

LSTM10_10误差图像及指标与预测明天指数(11分钟)

14
扩1：第七章  股票指数预测用自带函数程序和语句代码程序求解
LSTM10_11可改程序6点及其可改建议(13分钟)

LSTM10_12模型扩展6点及每周序列预测(11分钟)

LSTM10_13算法扩展之5点及数值指标对比(7分钟)

LSTM10_14思考如何利用程序等7个问题及总结(15分钟)

15
第八章  天气文本报告分类问题用自带函数程序分析实现
LSTM11_2文本文字处理成数值序列方法步骤(10分钟)

LSTM11_3函数语法用文本处理成数值序列(8分钟)

LSTM11_4程序11_1详解之前的9个条目分析(10分钟)

LSTM11_5天气报告与气象类型等表格文件解读(8分钟)

LSTM11_6字符串标签转分类数组及类频率选择(11分钟)

LSTM11_7数据如何分成训练与验证及测试用途(7分钟)

LSTM11_8文本预处理及单词编码与文本转序列(13分钟)

LSTM11_9节点参数及层架构与训练选项设置(9分钟)

LSTM11_10训练观察与拟合过度及论文用3个图(9分钟)

16
扩1：第八章  天气文本报告分类问题用自带函数程序分析实现
LSTM11_11测试数据及分类准确率与scores(10分钟)

LSTM11_12新编文本报告用网络分类及概率(11分钟)

LSTM11_13思考文本分类及4个LSTM算法比较(11分钟)

LSTM11_14思考one_hot编码与过拟合及总结(8分钟)

LSTM11_1学习目的及天气文本分类认识及自看(11分钟)

17
第九章  函数表达式分别用语句代码程序和自带函数程序写出
LSTM12_1学习目的及程序6_2运行与保存数据(9分钟)

LSTM12_2函数表达式已知条件及研究目的(9分钟)

LSTM12_3训练好参数调用及网络计算过程分析(13分钟)

LSTM12_4数值输入与序列计算及函数关系分析(8分钟)

LSTM12_5网络函数表达式写法原则建议(7分钟)

LSTM12_6思考如何给网络动手术及重点总结(11分钟)

LSTM13_1学习目的及学习程序12与程序8_1(7分钟)

LSTM13_2函数关系讲解重点及net信息解读(14分钟)

LSTM13_3函数关系式进行网络预测及程序改进(14分钟)

LSTM13_4函数关系式改动之处及思考与总结(9分钟)