别团等shy哥发育

2022年7月19日

摘要：双向LSTM中文微博情感分类项目 1、数据集说明 2、双向LSTM中文微博情感分类项目实战 1、数据集说明这里完成一个中文微博情感分类项目。这里我使用的数据集是从新浪微博收集的 12 万条数据，正负样本各一半。标签中 1 表示正面评论，0 表示负面评论。数据来源为https://github.co 阅读全文

posted @ 2022-07-19 23:39 别团等shy哥发育阅读(49) 评论(0) 推荐(0)

二维卷积中文微博情感分类项目

摘要：二维卷积中文微博情感分类项目 1、数据集说明 2、二维卷积中文情感分类实战 3、模型预测 1、数据集说明这里完成一个中文微博情感分类项目。这里我使用的数据集是从新浪微博收集的 12 万条数据，正负样本各一半。标签中 1 表示正面评论，0 表示负面评论。数据来源为https://github.com 阅读全文

posted @ 2022-07-19 23:30 别团等shy哥发育阅读(30) 评论(0) 推荐(0)

一维卷积英语电影评论情感分类项目

摘要：一维卷积英语电影评论情感分类项目 1、一维卷积英语电影评论情感分类项目 1.1 项目数据和模型说明 1.2 一维卷积英语电影评论情感分类程序 1、一维卷积英语电影评论情感分类项目 1.1 项目数据和模型说明使用一维卷积对英语文本进行情感分类。我们要使用的数据集是 IMDB 电影评论数据集，数据阅读全文

posted @ 2022-07-19 23:14 别团等shy哥发育阅读(26) 评论(0) 推荐(0)

VAE图片生成实战

摘要： VAE图片生成实战 1、变分自编码器 2、Reparameterization Trick 3、VAE图片生成实战 3.1 VAE模型 3.2 Reparameterization技巧 3.3 网络训练 3.4 图片生成 4、完整代码 1、变分自编码器基本的自编码器本质上是学习输入𝒙和隐藏变量� 阅读全文

posted @ 2022-07-19 22:57 别团等shy哥发育阅读(143) 评论(0) 推荐(0)

2022年7月18日

自编码器(Auto-Encoder)

摘要：自编码器 1、自编码器原理 2、FashionMNIST图片重建实战 2.1 FashionMNIST数据集 2.2 编码器 2.3 解码器 2.4 自编码器 2.5 网络训练 2.6 图片重建完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_43753724/ 阅读全文

posted @ 2022-07-18 23:23 别团等shy哥发育阅读(35) 评论(0) 推荐(0)

2022年7月17日

Deep Residual Learning for Image Recognition--ResNet经典论文

摘要： Deep Residual Learning for Image Recognition Deep Residual Learning for Image Recognition Abstract 1.Introduction 2.Related Work 3.Deep Residual Learn 阅读全文

posted @ 2022-07-17 21:13 别团等shy哥发育阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

2022年7月12日

前向传播实战(手写梯度下降与前向计算，不做调参侠)

摘要：前向传播实战 1、简介 2、前向传播实战 2.1 导入依赖 2.2 加载数据集 2.3 创建每个非线性层的W和b参数 2.4 前向计算 2.5 自动梯度与梯度更新 2.6 完整代码 3、总结 1、简介我们这里使用张量的基本操作去完成三层神经网络的实现： o u t = R e L U ( R e 阅读全文

posted @ 2022-07-12 22:12 别团等shy哥发育阅读(16) 评论(0) 推荐(0)

2022年7月10日

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

摘要： ARIMA差分自回归移动平均模型 1、ARIMA模型理论基础 2、ARIMA建模步骤 3、ARIMA建模实战 3.1 导入模块 3.2 加载数据 3.3 平稳性检验 3.4 单位根检验 3.4 白噪声检验 3.5 模型定阶 3.6 参数估计 3.7 模型的显著性检验 3.8 模型预测 3.8 模型拟阅读全文

posted @ 2022-07-10 20:10 别团等shy哥发育阅读(142) 评论(0) 推荐(0)

2022年7月9日

基于Tensorflow的Quick Draw图像分类

摘要：基于Tensorflow的Quick Draw图像分类 1、数据集介绍 2、Quick Draw图像分类 2.1 数据获取 2.2 设置环境 2.3 数据预处理 2.4 模型创建 2.5 模型训练和测试 2.6 模型保存、加载和重新测试 1、数据集介绍 Google的“Quick Draw”数据集是阅读全文

posted @ 2022-07-09 21:56 别团等shy哥发育阅读(44) 评论(0) 推荐(0)

2022年7月8日

Keras创建ANN模型的四种方法

摘要： Keras创建ANN模型的四种方法 1、将参数传递给tf.keras.Sequential 2、用tf.keras.Sequential的`.add`方法 3、使用Keras函数式API 4、子类化tf.keras.Model对象这里以MNIST数据集来介绍Keras创建人工神经网络模型的四种方法阅读全文

posted @ 2022-07-08 21:23 别团等shy哥发育阅读(32) 评论(0) 推荐(0)

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