长短时记忆网络LSTM算法与MATLAB程序视频课程深度学习机器学习
视频课 5集全 次学习
全部免费提供MATLAB程序，免费提供辅导答疑，免费提供PPT课件。
【如何为己所用】：
（1）只需具有自己的问题，代入所给的程序求解即可。
（2）利用提供的程序即可完整得到论文写作所需的指标数据、论文用图。
【前期基础】课程或知识：
(1) 了解MATLAB软件知识视频
(2)《BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频》
【后期选学】课程推荐：
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【识别分类或拟合预测算法视频课程】推荐：
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(6)《循环神经网络(RNN)及其应用与MATLAB程序详解视频》
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(8)《粒子群算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频》
(9)《多目标遗传算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频》
(10)《BP神经网络预测上证开盘指数与MATLAB程序视频》
(11)《粒子群算法优化支持向量机预测上证股指和MATLAB程序详解视频》
一、学习指导方案
1、全部视频都在网上。请首先按照视频文件序号由小到大（若前序号相同，说明视频内容密切联系，再看后面序号大小）的序号观看，保证内容由浅入深地顺序学习。
2、在看视频的同时，利用【变速】【暂停】、【倒回】操作。
3、将存在的问题记录下来，看看视频是否讲解。对视频还是没有讲解的问题，尽快问【面对面数学】答疑。
4、视频观看结束后，看看PPT课件，复习、巩固学习效果。
5、视频清晰度：（1）建议屏幕分辨率设置为1920x1080 或者屏幕分辨率1280x720。（2）全屏播放。这样看视频更加清晰。
6、倍速播放：现在【淘宝新平台】已经具备【倍速播放】视频功能。
四、目 录
第一章 视频课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献(27分钟)
1、先看全面讲解9个关键重点问题和店主预言先告必看第三版（38+4分钟）
2、LSTM1_1视频讲些什么及能干什么及程序结果介绍（19分钟，网络上免费“试看”）
3、LSTM2_1MATLAB程序下载说明及亮点特点介绍（4分钟，网络上免费“试看”）
4、LSTM3_1慎拍不拍说明及学习基础要求与参考文献（12分钟，网络上免费“试看”）
第二章 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(160分钟)
5、LSTM4_1LSTM网络算法基本思想及优缺点与应用领域(8分钟）
6、LSTM5_1学习目的及网络权值输入输出等概念含义（8分钟）
7、LSTM5_2激活函数与信号正向及误差反向传播过程（11钟）
8、LSTM5_3RNN结构及其时间序列等基本概念（14分钟）
9、LSTM5_4LSTM引入及8个常用叫法（7分钟）
10、LSTM5_5遗忘门与输入门作用及数学表达式（6分钟）
11、LSTM5_6单元状态更新及输出门数学表达式（10分钟）
12、LSTM5_7实例分析LSTM功能及三分类问题（6分钟）
13、LSTM5_8LSTM模型算法整体流程步骤（11分钟）
14、LSTM5_9偏导数链式法则等8点知识铺垫（8分钟）
15、LSTM5_10理论证明及所得关系式解读（12分钟）
16、LSTM5_11对dv及dh和dc的证明过程（12分钟）
17、LSTM5_12序列增量及批次增量与参数更新（6分钟，网络上免费“试看”）
18、LSTM5_13自学3个网上程序及学习对策与安排（7分钟，有程序）
19、LSTM5_14思考序列构成及三门的细分结构（9分钟）
20、LSTM5_15思考门数据结构与证明及LSTM算法流程（18分钟）
21、LSTM5_16总结概念与理论及算法流程和对策（7分钟）
第三章 网上程序详解及识别分类与拟合预测程序模板(263分钟)
22、LSTM6_1学习目标及三数和余数序列问题说明（8分钟，有程序）
23、LSTM6_2网上程序test_simple简介及演示（7分钟，有程序）
24、LSTM6_3LSTM6_1程序功能及6个函数简介（7分钟，有程序）
25、LSTM6_4数据生成及one_hot编码及数据用途区分（14分钟，有程序）
26、LSTM6_5softmax与交叉熵loss函数及网络参数（9分钟，有程序）
27、LSTM6_6LSTM_train语法及输入参数选择判断（8分钟，有程序，网络上免费“试看”）
28、LSTM6_7权值与偏置值随机初始化或人为指定（12分钟，有程序）
29、LSTM6_8批次增量和及提取序列数据（13分钟，有程序）
30、LSTM6_9序列前向计算及输出结果yhat（10分钟，有程序）
31、LSTM6_10交叉熵损失函数值求和计算及保存（6分钟，有程序）
32、LSTM6_11dWgx等记号含义及反向取数据计算（9分钟，有程序）
33、LSTM6_12四个常用函数及其导函数公式与链式法则（12分钟，有程序）
34、LSTM6_13纠正求导结果及对输出参数求偏导（8分钟，有程序）
35、LSTM6_14单元更新及对三个门参数求偏导（12分钟，有程序）
36、LSTM6_15批次求偏导累加和及训练好的结果（8分钟，有程序）
37、LSTM6_16网络预测计算过程及预测结果分析（12分钟，有程序）
38、LSTM6_17损失函数图像分析及三个算法优良性特点（8分钟，有程序）
39、LSTM6_18解码及两个识别准确率计算方法（15分钟，有程序）
40、LSTM6_19你怎么用好程序模板LSTM6_1及三点要求（5分钟，有程序）
41、LSTM6_20程序LSTM6_2详解前10个条目介绍（7分钟，有程序）
42、LSTM6_21数据导入及两次用途区分及01编码（10分钟，有程序）
43、LSTM6_22损失函数及参数设置与训练结果保存（7分钟，有程序）
44、LSTM6_23损失函数图像及解码与分类准确率（11分钟，有程序）
45、LSTM6_24程序6_3详解前12个条目介绍（7分钟，有程序）
46、LSTM6_25程序分析识别分类与回归预测异同点（16分钟，有程序）
47、LSTM6_26思考编码及分类与回归关系等问题（9分钟，有程序）
48、LSTM6_27思考使用3个模板程序等9个问题（9分钟，有程序）
49、LSTM6_28总结记忆序列模型及语法代码程序等问题（4分钟，有程序，网络上免费“试看”）
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(210分钟)
50、LSTM7_1学习目标及语音识别实际问题解读（11分钟，有程序）
51、LSTM7_2两种分类语法及序列不等长填充截断拆分（11分钟，有程序）
52、LSTM7_3训练选项函数trainingOptions讲解（12分钟，有程序）
53、LSTM7_4训练网络函数trainNetwork讲解（8分钟，有程序）
54、LSTM7_5分类函数classify的语法讲解（6分钟，有程序）
55、LSTM7_6自看程序机会及双向LSTM程序详解条目（8分钟，有程序）
56、LSTM7_7序列不等长处理及批次大小选择根据（11分钟，有程序）
57、LSTM7_8网络架构参数及其5层含义解读（6分钟，有程序）
58、LSTM7_9训练选项参数及其含义说明（4分钟，有程序）
59、LSTM7_10训练网络及损失函数图像与精度变化图像分析（8分钟，有程序，网络上免费“试看”）
60、LSTM7_11网络预测及识别分类精度计算（8分钟，有程序）
61、LSTM7_12程序7_2简介及屏显训练内容（8分钟，有程序）
62、LSTM7_13Loss图像及精度图像与分类结果对比分析（8分钟，有程序）
63、LSTM7_14scores结构及其含义与图像对比分析（13分钟，有程序）
64、LSTM7_15自学程序机会及人体活动姿态识别问题解读（11分钟，有程序）
65、LSTM7_16数据结构及3个特征与5种姿态数据显示（12分钟，有程序）
66、LSTM7_17网络5层架构及训练选项参数解读（10分钟，有程序）
67、LSTM7_18训练过程及输出参数tr含义解读（4分钟，有程序）
68、LSTM7_19net网络含义及LSTM层内容解读（12分钟，有程序）
69、LSTM7_20分类结果及期望对比与分错原因（6分钟，有程序）
70、LSTM7_21 Loss图像及精度与学习率变化图像（4分钟，有程序，网络上免费“试看”）
71、LSTM7_22分类输出scores含义及其作用分析（4分钟，有程序）
72、LSTM7_23不同时刻的5种姿态识别准确率（8分钟，有程序）
73、LSTM7_24思考如何使用3个模板程序等9个问题（12分钟，有程序）
74、LSTM7_25总结序列构成及程序模板特点等问题（5分钟，有程序）
第五章 水痘疫情与发动机剩余使用寿命RUL用LSTM回归预测(164分钟)
75、LSTM8_1学习目的及水痘与寿命预测问题介绍（9分钟，有程序）
76、LSTM8_2多步预测与初始化网络状态及丢弃层技术（9分钟，有程序）
77、LSTM8_3自看程序机会及水痘预测问题分析（7分钟，有程序）
78、LSTM8_4程序8_1详解的9个问题条目说明（6分钟，有程序，网络上免费“试看”）
79、LSTM8_5数据标准化及用途区分（11分钟，有程序）
80、LSTM8_6各层节点数及层结构与训练选项（7分钟，有程序）
81、LSTM8_7训练进程及Loss损失函数与均方根误差图像（11分钟，有程序）
82、LSTM8_8预测方法一迭代预测多步与初始化网络状态（13分钟，有程序）
83、LSTM8_9预测方法二及两方法图像与指标对比分析（12分钟，有程序）
84、LSTM8_10程序8_2详解前的7个问题预先讲解（11分钟，有程序）
85、LSTM8_11数据预处理及序列不等长与批次大小（22分钟，有程序）
86、LSTM8_12架构之节点数与层结构及训练选项解读（9分钟，有程序）
87、LSTM8_13训练过程及预测数据处理与预测结果分析（12分钟，有程序）
88、LSTM8_14误差直方图及误差图像与出错原因分析（6分钟，有程序）
89、LSTM8_15损失函数及误差图像及程序重点问题（7分钟，有程序）
90、LSTM8_16思考如何使用程序9个问题及总结（12分钟，有程序）
第六章 双向及深度与标准LSTM等4个算法再预测寿命RUL(54分钟)
91、LSTM9_1程序8_2结果及保存图像与数据操作（8分钟，有程序）
92、LSTM9_2程序9_1双向LSTM结果及各台现象分析（8分钟，有程序）
93、LSTM9_3程序9_2深度LSTM结果及校验数据应用（12分钟，有程序）
94、LSTM9_4程序9_3深度双向LSTM结果分析（7分钟，有程序）
95、LSTM9_5上述4个算法图像及数值指标对比分析（7分钟，有程序，网络上免费“试看”）
96、LSTM9_6思考如何调试预测结果等7个问题及总结（12分钟，有程序）
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(137分钟)
97、LSTM10_1学习目的及股票预测与回归预测问题（8分钟，有程序）
98、LSTM10_2算法流程及函数程序详解10个条目（10分钟，有程序）
99、LSTM10_3程序10_1之数据标准化与用途区分（6分钟，有程序，网络上免费“试看”）
100、LSTM10_4网络架构3点及训练后3个图像分析（11分钟，有程序）
101、LSTM10_5逐日预测及RMSE和R与预测明天指数（11分钟，有程序）
102、LSTM10_6程序10_1易错问题及运行结果数据（4分钟，有程序）
103、LSTM10_7程序10_2详解之先讲12个条目（10分钟，有程序）
104、LSTM10_8损失函数类型及权值保存与计时计次（10分钟，有程序）
105、LSTM10_9损失函数3个图像及网络预测及拟合（11分钟，有程序）
106、LSTM10_10误差图像及数值指标与预测明天指数（11分钟，有程序）
107、LSTM10_11可改程序6点及其可改建议（13分钟，有程序）
108、LSTM10_12模型扩展6点及每周序列预测（10分钟，有程序）
109、LSTM10_13算法扩展之5点及数值指标对比（6分钟，有程序）
110、LSTM10_14思考如何利用程序等7个问题及总结（15分钟，有程序）
第八章 天气文本报告分类问题用自带函数程序分析实现(128分钟)
111、LSTM11_1学习目的及两个文本分类认识及新增内容（11+2分钟，有程序）
112、LSTM11_2文本文字处理成数值序列方法步骤（9分钟，有程序）
113、LSTM11_3函数语法用文本处理成数值序列（7分钟，有程序）
114、LSTM11_4程序11_1详解之前的9个条目分析（9分钟，有程序）
115、LSTM11_5天气报告与气象类型等表格文件解读（8分钟，有程序）
116、LSTM11_6字符串标签转分类数组及类频率选择（11分钟，有程序）
117、LSTM11_7数据如何分成训练与验证及测试用途（6分钟，有程序）
118、LSTM11_8文本预处理及单词编码与文本转序列（13分钟，有程序）
119、LSTM11_9节点参数及层架构与训练选项设置（8分钟，有程序）
120、LSTM11_10训练观察与拟合过度及论文用3个图像（9分钟，有程序，网络上免费“试看”）
121、LSTM11_11测试数据处理及分类准确率与scores（9分钟，有程序）
122、LSTM11_12新编文本报告用训练网络分类及概率（10分钟，有程序）
123、LSTM11_13思考文本分类及4个LSTM算法比较（11分钟，有程序）
124、LSTM11_14思考one_hot编码与过拟合及总结（7分钟，有程序）
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(97分钟)
125、LSTM12_1学习目的及程序6_2运行与保存数据（8分钟，有程序）
126、LSTM12_2函数表达式已知条件及研究目的（8分钟，有程序，网络上免费“试看”）
127、LSTM12_3训练好参数调用及网络计算过程分析（13分钟，有程序）
128、LSTM12_4数值输入与序列计算及函数关系分析（8分钟，有程序）
129、LSTM12_5网络函数表达式写法原则建议（6分钟，有程序）
130、LSTM12_6思考如何给网络动手术及重点总结（11分钟，有程序）
131、LSTM13_1学习目的及学习程序12与学习程序8_1（7分钟，有程序）
132、LSTM13_2函数关系讲解重点及net信息解读（14分钟，有程序）
133、LSTM13_3函数关系式进行网络预测及程序改进（13分钟，有程序）
134、LSTM13_4函数关系式改动之处及思考与总结（9分钟，有程序）
五、下载文件
附件1_必先看_长短时记忆网络及程序视频学习指导.doc
附件2_LSTM网络与程序视频_PPT课件.rar
附件3_LSTM全部程序m_郑一.rar
六、各种算法视频课程及其到淘宝详情页链接
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1、第2版卡尔曼滤波与应用和MATLAB程序详解视频科研算法辅导答疑
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2、第2.5版粒子滤波与应用和MATLAB程序详解视频科研技术算法
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3、第2版小波分析与应用和MATLAB程序详解视频科研技术教育数学答疑
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4、第3版经验模态分解和希尔伯特黄变换应用和MTALAB程序分析视频
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5、第2版傅里叶变换傅立叶频率幅值信号分析算法教育视频和MTALAB程序
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6、非局部均值滤波类算法与应用和MATLAB程序详解视频科研技术算法
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7、第2版最小二乘法与MATLAB程序详解视频课程数据分析回归预测
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8、随机变量数据分析与处理和MATLAB程序详解视频教程
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4206006?spm=qingketang.24510471.0.0.299b51f8ofqosP
9、第2版改进的经验模态分解(MEEMD)与排列熵(PE)算法和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/TBJY_3147001?spm=qingketang.24510471.0.0.333d51f807CiJU
10、第2版BP神经网络及其应用与MATLAB命令详解视频
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11、第2版遗传算法(GA)及其约束条件工具箱应用与MATLAB程序详解视频
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12、第2.5版卷积神经网络(CNN)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3785005?spm=qingketang.24510471.0.0.517f51f8J2JHYF
13、支持向量机(SVM)及其分类识别应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3919001?spm=qingketang.24510471.0.0.59fa51f8dgKDM5
14、粒子群优化算法(PSO)及其路径配置优化应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4125008?spm=qingketang.24510471.0.0.12fb51f8Cl4dh5
15、遗传算法优化BP神经网络及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/TBJY_3026040?spm=qingketang.24510471.0.0.338e51f8NN5JGt
16、模拟退火算法(SA)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3384003?spm=qingketang.24510471.0.0.6b6351f8pEKtjq
17、第2版变分模态分解(VMD)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_1572002?spm=qingketang.24510471.0.0.160551f8qoeKDU
18、循环神经网络(RNN)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3675001?spm=qingketang.24510471.0.0.47d351f83DgbG1
19、长短时记忆网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/TBJY_3414002?spm=qingketang.24510471.0.0.15d151f85pWtbm
20、生成式对抗网络(GAN)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/TBJY_3084112?spm=qingketang.24510471.0.0.77f351f8J3ewfJ
21、强化学习(RL)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3179062?spm=qingketang.24510471.0.0.340751f83r7clZ
22、深度强化学习(DRL)及其应用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3551159?spm=qingketang.24510471.0.0.20d051f8jo5prn
23、辅助正则粒子滤波与应用和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_3675002?spm=qingketang.24510471.0.0.1e1d51f8oJ3B1f
24、交易操作用深度强化学习AC算法与MATLAB程序
25、第3版Python程序及傅里叶变换与应用详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4862067?spm=qingketang.24510471.0.0.41fc51f8l9DBBC
26、交叉验证优化3个神经网络参数与应用和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4660145?spm=2013.1.0.0.7e182286IIvqif
27、粒子群算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4498113?spm=qingketang.24510471.0.0.291a51f8ZVY9Rj
28、多目标遗传算法优化支持向量机和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_5063115?spm=qingketang.24510471.0.0.2f2051f8bHrtcZ
29、粒子群算法优化PID控制算法和MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_5341013?spm=qingketang.24510471.0.0.429851f8WFtx4g
30、强化学习设计器使用与MATLAB程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_5262003?spm=qingketang.24510471.0.0.474651f8RlQkTZ
31、如何创建强化学习问题的MATLAB环境及程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_5285024?spm=qingketang.24510471.0.0.70b951f8926O6T
32、如何创建强化学习问题的Simulink环境及程序详解视频
https://jiaoyu.taobao.com/course/QKT_4422023?spm=qingketang.24510471.0.0.433651f8ynib9r
33、B站：傅里叶变换快速入门及Python程序绘图详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss20232
34、B站：强化学习设计器操作简明版详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss20138
35、B站：BP神经网络MATLAB快速入门了解神经网络知识
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss23543
36、B站：创建强化学习MATLAB环境求解自己问题详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss19900
37、B站：变分模态分解原创优良降噪整形算法处理心电图信号与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss28622
38、B站：变分模态分解原创优良降噪光滑算法处理海洋内波数据与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss28565
39、B站：BP神经网络预测上证开盘指数与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss28471
40、B站：BP神经网络遗传算法求解无目标函数表达式问题与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss28950
41、B站：DDPG算法实现双积分系统控制与MATLAB程序详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss28770
42、B站：多目标遗传算法求解资源优化配置问题与MATLAB程序详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32166
43、B站：多尺度排列熵算法与MATLAB详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32251
44、B站：粒子群算法优化支持向量机预测上证股指和MATLAB程序详解视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32383
45、B站：扩展卡尔曼滤波方法利用距离实现实时跟踪与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32638
46、B站：观测方位利用扩展卡尔曼滤波方法实现实时跟踪与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32732
47、B站：无迹卡尔曼滤波方法利用距离实现实时跟踪与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss32850
48、B站：卡尔曼滤波方法实现自由落体视频实时跟踪与MATLAB程序视频
https://www.bilibili.com/cheese/play/ss64326
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