# akash13singh/lstm\_anomaly\_thesis

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akash13singh/lstm\_anomaly\_thesis, dépôt open source à 225 étoiles sur GitHub. Carte Prototype de RepoMasters. Anomaly detection for temporal data using LSTMs

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [akash13singh](https://repo.masters-masters.com/owners/akash13singh) |
| Étoiles | 225 |
| Forks | 85 |
| Langage | [Jupyter Notebook](https://repo.masters-masters.com/languages/jupyter-notebook) |
| Licence | MIT |
| Création | 2017 |
| Sujets | lstm, anomaly-detection, bayesian-optimization, time-series, recurrent-neural-networks, deep-learning, lstm-neural-networks, neural-networks |
| Rang | [Prototype (100 à 249 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/rush) |
| Voir sur GitHub | [akash13singh/lstm\_anomaly\_thesis](https://github.com/akash13singh/lstm_anomaly_thesis) |

## Fiche du dépôt

Anomaly detection for temporal data using LSTMs

Rang des dépôts qui ont 100 à 249 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 70 %. Rareté : Commune.

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.