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基于LSTM与word2vec的电影评论情感分析

基于深度学习的电影评论情感分析 大数据管理与应用本科生在线请教，接受所有建议与批评本人毕业论文开题报告答辩被否了，答辩过程中说我的题目太简单工作量不能达到毕业论文的标准，我想知道，如何提升我的工作量，

回答 2301_81384441
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基于深度学习的电影评论情感分析

大数据管理与应用本科生在线请教，接受所有建议与批评本人毕业论文开题报告答辩被否了，答辩过程中说我的题目太简单工作量不能达到毕业论文的标准，我想知道，如何提升我的工作量，可以从哪些方面？本人技术水平一般

回答 2301_81384441
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LSTM怎么预测未来值，输出的代码是什么

使用LSTM预测未来值，怎么在Pyrorch中实现，代码框架是什么？输出的值就是未来的值？

ncst-he_bu
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(关键词-network)

trainnetwork中出现如下报错：错误使用 trainNetwork，训练序列具有特征维度 10 9，但输入层需要特征维度为 9 的序列，如何解决？运行到182 行时特征数为9：“原始输入特征维

回答 m0_66391544
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trainnetwork中出现如下报错：错误使用 trainNetwork，训练序列具有特征维度 10 9，但输入层需要特征维度为 9 的序列，如何解决？

trainnetwork中出现如下报错：错误使用 trainNetwork，训练序列具有特征维度 10 9，但输入层需要特征维度为 9 的序列。出错 ZTD4 (第 172 行)，trainedM

回答 m0_66391544
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关于#人工智能#的问题：雙向長短記憶網路（Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM）是可以運用在震動訓練嗎(语言-python)

雙向長短記憶網路（Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM）是可以運用在震動訓練嗎?我現在是預計以"LSTM "、"Bi-LSTM"、"TCN "作為

回答 2401_86194440
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matlab lstm速度预测

为什么LSTM训练损失一下就到0了啊，但是预测出来差距又比较大。想半天了也没发现有啥问题。 % 清除工作区和命令窗口 clc clear % 加载时序数据 - 该数据包含5119个时间步的观测值 l

回答 zsyzzsy
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关于VAE-LSTM代码复现遇到的问题，请给解答

请教一下，复现他人代码，但是显示模型一直不能保存，路径应该怎么设置才正确？

回答 O'hana
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VAE-LSTM用python跑不通，求指导

图片中是我跑代码遇到的问题，请大家给指导一下，为什么模型保存不到指定的路径中去

回答 O'hana
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用LSTM神经网络做回归任务时，测试输出相同，都是样本集真实值的均值。

用LSTM做回归任务时，发现任务输出的结果是我样本标签数据的均值，比如我数据集真实值生成范围是（100 300）,（200 500）,（300 900),无论怎么改变测试数据输出总是（200 350

回答 m0_72232221
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请教一个使用CMAPSS数据集进行寿命预测时打标签出现的一个问题

各位佬，想请教一个问题，是关于深度学习rul线性打标签的问题就是假设某一个发动机单元的周期为200，滑动窗口为30，静态固定值在125，那我根据滑动窗口生成的标签为171个rul标签，再用这个标签进行

回答 arrivein
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bert和lstm情感分析

请运用 BERT 和 LSTM对亚马逊英文图书评论进行情感分析（情感分为积极、中级、消极的情感属性、并包括内容、价格、物流、印刷、装订、作者、其他等属性）。BERT 负责生成上下文嵌入，提供深度语义信

回答 小shua shua
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深度学习结果差如何修改？

佬们，机器学习结果如下图，请问这个是什么问题，怎么修改呀？┭┮﹏┭┮ 看到这个结果我都想笑，整成艾宾浩斯遗忘曲线了。。模型是 手动特征提取与cnn+bilstm融合。

回答 Youth.662
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关于LSTM输入特征维度与输入层维度不一致的问题！(语言-matlab)

遇到LSTM输入特征维度与输入层维度不一致的问题。代码最后面三个函数分别是形成特征矩阵函数、lstm样本函数、划分训练集、测试集的函数。报错如下：错误使用 trainNetwork训练序列具有特征维度

回答 binlin002
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用LSTM神经网络进行训练时出现： 错误使用 trainNetwork (第 191 行) 输入元胞数组的所有内容都必须为相同数据类型

用LSTM神经网络进行训练时出现：错误使用 trainNetwork (第 191 行)输入元胞数组的所有内容都必须为相同数据类型。 出错 LSTM (第 88 行)net = trainNetwor

回答 2201_75414568
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在用深度学习比如LSTM或者自编码器进行数据异常检测的时候，原始的数据有明显的野值和噪声，那要不要把原始的带噪声的数据进行滤波呢

在用深度学习比如LSTM或者自编码器进行数据异常检测的时候，原始的数据有明显的野值和噪声，那要不要把原始的带噪声的数据进行滤波呢？还是直接插值处理一下空值就可以用？

回答 郭源潮c
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迁移学习：如何搭建DANN+LSTM网络模型

DANN模型如何与LSTM融合？比如我要对一个时间序列进行建模在进行不同工况的迁移，那么我该如何搭建DANN和LSTM融合的迁移网络模型？

回答 2301_81851459
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gcn结合lstm预测代码

如何使用Python利用pytorch结合gcn和lstm对空气质量进行预测

回答 m0_74267477
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matlab报错：错误使用 trainNetwork (第 191 行) 训练序列具有特征维度 82 10，但输入层需要特征维度为 1442401 的序列。

clear close all clc % 指定存储数据文件的文件夹路径 folderPath = 'D:\qihuitec\FUK'; % 获取文件夹中所有符合特定格式的文件名 filePa

回答 m0_62991043
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灰狼算法优化LSTM回归输出值都是相同的，这是什么原因

灰狼算法优化LSTM回归输出的结果都是同一个值，这是什么原因呢，求解答

  • lstm
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  • 2025-03-31 15:45
回答 清㻗
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神经网络多速度预测任务模型

在走步机上，分别采集不同速度下行走的数据，分别放在不同的文件中。不同速度行走的数据周期不同，梯度更新方向稳定性不同，所需的学习率不同，时间序列预测任务，可以放在一个神经网络模型中训练吗？

回答 m0_67592867
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Tesseract5 LSTM訓練,產生.lstmf內容為亂碼

.box檔案與.gt.txt檔案都已準備好在生成.lstmf檔案指令:tesseract testnum.normal.exp2.tif testnum.normal.exp2 -l chi_tra

回答 2402_87026163
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trainnetwork中出现如下报错：错误使用 trainNetwork (第 191 行)训练序列具有特征维度 12，但输入层需要特征维度为 1 的序列，如何解决？

trainnetwork中出现如下报错：错误使用 trainNetwork (第 191 行)训练序列具有特征维度 12，但输入层需要特征维度为 1 的序列。 出错 learn_1 (第 52 行)l

回答 Hack_Alex
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训练模型时，所有样本得到结果一样

学生练手，利用RCNN+LSTM模型，训练处理SEED数据集，我的代码运行后，所有样本预测结果都一样是怎么回事，是我数据没成功加载对吗？ import os import scipy.io as si

回答 Sherry在学C++
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matlab运行LSTM模型出现维度不一致报错

错误使用 trainNetwork训练序列具有特征维度 8 1，但输入层需要特征维度为 8 的序列。 出错 untitled5 (第 62 行)net = trainNetwork(XTrain,

回答 学不会的张
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时间序列预测（十九）的论文问题

博主你好，在您发布的时间序列预测（十九）里推荐的第二篇论文。Augmenting LSTM Networks with Attention Mechanisms for Time-Series For

回答 tc、lelong
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from deepseek.layers import LSTM, Dense出错

from deepseek.layers import LSTM, Dense出错

回答 daniel_wu_fj
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LSTM训练数据、测试数据、预测数据的预处理

对数据使用MinMaxScaler进行归一化处理时，训练数据、测试数据、预测数据，这三种数据需要一起进行处理，还是可以分别进行归一化处理？

  • lstm
  • 30
  • 2025-02-04 10:51
huonanwang
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试验LSTM遇到的问题

试验LSTM时遇到一个问题，下面的代码报错，TypeError: view() takes from 0 to 2 positional arguments but 3 were given。查了很多

  • lstm
  • 16
  • 2025-01-29 16:34
huonanwang
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lstm loss值小，拟合效果差

python 做lstm loss值很小了，但拟合值和真实值相差很大，预测值是条直线，怎么调参啊？下面是一些代码参数，调停、正则化、学习率、epoch都调过了,怎么修改能改变下预测效果啊？ def b

回答 weixin_58911104
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