长短期记忆网络

基于双层注意力重加权 LSTM 的中文长文本谣言检测模型虚假信息在社交媒体上传播迅速，会对公众的行为及对社会事件的反应产生负面影响。长文本假新闻由于信息复杂，难以全面识别，现有的检测方法存在不足。针对上述现象，本文提出一种基于双层注意力重加权的长文本谣言检测模型。模型采用双层双向 LSTM 架构，通过第一层 LSTM 提取基础语义特征并结合 Tanh 非线性变换与线性层计算词级注意力权重定位关键区域；第二层 LSTM 以 Sigmoid 门控网络生成的动态特征权重与第一层注意力权重重加权后的特征为输入，进一步强化深层语义关联；最终拼接两层注意力的全局池化特征，

长短期记忆网络：从理论到创新应用的深度剖析深度学习在人工智能领域的发展可谓突飞猛进，而长短期记忆网络（LSTM）在其中占据着至关重要的地位。随着数据量的不断增长和对时序数据处理需求的增加，传统的神经网络在处理长序列数据时面临着梯度消失和梯度爆炸等问题，难以有效地捕捉长期依赖关系。LSTM 作为循环神经网络（RNN）的一种变体，通过引入门控机制，成功解决了这些难题。

66、基于长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类基于长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类是一种常见的深度学习任务，适用于处理具有时间或序列关系的数据。下面是在Matlab中使用LSTM网络对序列数据进行分类的基本原理和流程：

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第97期】基于MATLAB的贝叶斯Bayes算法优化BiGRU双向门控循环单元的多输入单输出回归预测模型，含GRU与BiGRU多层结构优化选择前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型。

机器学习之心

时序预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测x1.Matlab实现LSTM-Adaboost时间序列预测，长短期记忆神经网络结合AdaBoost时间序列预测（风电功率预测）； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.data为数据集，excel数据，单变量时间序列数据，LSTM_AdaboostTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、RMSE多指标评价；

机器学习之心

分类预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测1.分类预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，分四类，多特征分类预测； 4.data为数据集，excel数据，前12列输入，最后1列输出四类标签，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。