各位前辈，我是一名刚入门lstm深度学习这方面的小白，有没有大佬也可以请教一下，有偿也可以，非常感谢！

视频课程下载——和橘子学AI绘图【Midjourney】

完整版8章，大家下载学习。

是这样的，我训练完了一个LSTM分类模型，将我的数据分为了四类。然后如果我想导入一个新的数据，然后看它更适合我分类中的分的哪一类？我要怎么做呢？ 谢谢吧里大佬帮忙解答一下惹😭😭

不错的课程

不错的课程，【完结11章】NLP系统精讲与大厂案例落地实战

基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测-CSDN博客

时间序列的预测传统的方法是AR模型，ARMA模型，ARIMA模型，对应周期性不强的波动数据，预测效果很差，只能预测短期的规律性数据，相当于类推，研究意义及实际意义不大，长短期神经网络解决时间序列的预测，效果一般都比较好，能通过学习，得到数据内在的规律，及潜在的隐藏的因素的影响，预测的数据较平稳

#lstm#lstm代做，本人现985研究生，精通LSTM/目标检测/智能算法/数据挖掘。需要咨询或者代做的，可私信

求求了

LSTM要是用matlab训练好了，可以保存出来在c++里跑程序预测么

视频课程下载——ONNXRUNTIME计算机视觉模型部署与加速教程

https://blog.csdn.net/marlinlm/article/details/131424667

MMLAB实战系列

需要matlab基于贝叶斯优化的LSTM/GRU/CNN/BILSTM单输入单输出时间序列预测模型一下链接自取 https://mbd.pub/o/bread/ZJmblpZx

11111111111111111112

从0写自己的Linux x86操作系统（源码+课件+开发工具+参考资料+磁盘映像）

H2 CH4 C2H4 C2H6 C2H2 无故障 39.1837 24.4898 11.4286 18.3673 6.5306 无故障 46.8085 36.8794 7.5177 8.5106 0.2837 无故障 33.6634 2.9703 27.7228 33.1683 2.4752 无故障 42.0168 33.6134 8.9636 14.8459 0.5602 无故障 46.1321 11.5723 8.522 33.1447 0.6289 中低温过热 7.8105 30.4018 43.3893 17.3722 1.0262 中低温过热 32.7586 44.2529 12.069 10.9195 0 中低温过热 40.2597 25.1082 16.0173 18.6147 0 中低温过热 33.5617 33.5617 23.4932 9.2295 0.1538 中低温过热 0.9811 43.8318 28.3884 26.7987 0 中低温过热 38.1862 31.0263 22.9117 7.8759 0 中低温过热 24.0035 27.8 30 24

大家自行下载学习，附课程配套资料。

1111

课程下载——基于Java开发幼儿园管理系统项目教程(附源码)

Three.js可视化企业实战WEBGL课（源码+课件+素材+38章全+2022版包升级）

自然语言处理集训营第一期

111111

Three.js可视化企业实战WEBGL课（新增Cesium+元宇宙+35章全）

给大家分享一套课程——DOE大型离线数仓与用户画像系统

视频课程下载——Go+Golang+Beego微服务基础实战

我看好多帖子都是这么用的，即不停用预测的值来刷新网络，去预测下一个值 numTimeStepsTest = numel(XTest); for i = 1:numTimeStepsTest [net,YPred(:,i)] = predictAndUpdateState(net,XTest(:,i),'ExecutionEnvironment','cpu'); 但我自己用的时候直接用这个函数一步预测多个数值好像也可以，我有点不太明白，正常的lstm预测需要不停带入已预测值吗？

想做一个双向gru，如何使用flip翻转函数实现把单向gru翻转x实现bigru回归神经网络

Three.js物联网Web3D可视化WebGL

基于深度学习的以图搜图实战

matlab架构lstm网络 为什么运行显示sequence inputlayer未被定义啊？

用LSTM预测物体的轨迹，走曲线的话可以预测的比较精准，但走直线的话最后预测的轨迹开始发散，有大佬知道原因吗

有没有人遇到预测数据最后趋于一个数值的问题，多次调试也是这样的

想要把LSTM训练好的模型给别人用，但是又不想让别人看到源代码，应该怎么弄？

1

问题：我用LSTM做时间序列数据的预测，对LSTM层数、隐藏单元数和学习率等超参数进行了搜索，但是总的来说：测试集MSE较大（最小也在0.6以上），效果不好，请问我出了什么问题，应该怎么改进呢？ 1.输入：时间序列的力数据，基本跟下面这幅图差不多： 2.输出：时间序列的位移数据，基本跟下面这幅图差不多：

两层LSTM验证集和训练集和测试集都比一层的高？

14.30996 327.9 -30 5 22.07 86.05184 282.7 -28 10 1.28 14.30996 313.8 -26 30 4.67 129.0778 319.7 -24 120 21.26 129.0778 322.1 -22 133 31.34 43.02592 324.2 -20 169 17.66 86.05184 313.5 -18 206 5.94 86.05184 322.9 -16 242 24.60 14.30996 328.7 -14 279 19.87 43.02592 297.6 -12 315 30.86 14.30996 331.8 -10 352 35.12 129.0778 299.4 -8 388 1.94 86.05184 326.8 -6 425 40.13 43.02592 327.4 -4 461 31.13 129.0778 315.4 -2 498 12.47 14.30996 352.7 0 534 44.86 129.0778 319.7 2 571 20.31 43.02592 331.6 4 607 41.11 86.05184 323.6 6 644 28.50 14.30996 328.3 8 680 24.79 14.30996 357.7 10 717 44.82 43.02592 328.1

时间序列富含大量内容，信息之间有复杂的时间关联性，并且信息长度各种各样，FNN之类的神经网络，出来高纬度输入信息时候，建模比较困难，即使cnn之类的深度学习算法，也并不完全适用学习时间序列，二lstm通常不比较适用，能分析输入信息之间的整体逻辑关系，取得较好的训练效果

中科院 清华北大高级专家一站式解决项目难点

百度能搜索到一些用LSTM制作股价预测模型的文章，我去学了Tensorflow后照着弄了一些能跑起来的模型。就目前的结果来看，无论是一个价格还是开盘价收盘价等多价格参与运算，输出的结果都无法准确预测未来的股价，具体表现是，未来股价会上升但是模型预测是下跌，或者反过来。预测失败是模型的问题呢，还是里面有更深层次原因决定现有的模型根本无法准确预测？

求助，想根据历史信息一个周期内的get操作数占比，预测下一个周期的get操作数占比，使用lstm或者rnn在原有功能上增加这个功能，想用java实现，有偿，能做的联系我。

如何用LSTM模型去训练出一个入侵检测系统啊？我是小白，如果有大神知道指导我的话，有偿也可以，谢谢了！！！

亲爱的各位吧友：欢迎来到lstm