卫星图像深度学习：通过卫星和航空影像进行深度学习的资源

用于识别花卉分类的AI应用程序 图像分类器使用卷积神经网络识别不同种类的花朵。 展望未来，人工智能算法将被整合到越来越多的日常应用中。 例如，您可能想在智能手机应用程序中包含图像分类器。 为此，您将使用在数十万张图像上训练的深度学习模型，作为整个应用程序体系结构的一部分。 将来，软件开发中的很大一部分将使用这些类型的模型作为应用程序的通用部分。 在这个项目中，我们将训练一个图像分类器来识别不同种类的花。 您可以想象在电话应用程序中使用类似的内容，该名称可以告诉您相机正在查看的花朵的名称。 实际上，我们将训练该分类器，然后将其导出以用于我们的应用程序。 我们将使用包含102种花卉类别的，您可以在下面看到一些示例。 我们在这里需要做的主要事情是： 加载并预处理图像数据集 在数据集上训练图像分类器 使用训练有素的分类器来预测图像内容 所有这些任务最初都在jupyter笔记本中涵盖。 除了

使用ConvNet的Twitter情绪分析 一个工具 预测推文的情绪“积极性” 如何使用它？ >> from sentiment import sentiment_score >> print sentiment_score(u"I love you") 0.9999 它返回的情绪索引范围为0（负情绪）到1（正情绪）。 在线演示 预测单个推文的情绪“积极性” 概述的“积极性” 点击 算法 有关该算法的更多信息，请参阅。 技术选择 作为Web框架 作为神经网络训练的实现 作为神经网络分类（在线版本）的实现 训练技巧 扇入，扇出初始化 退出 阿达达 贡献者 韩晓和姚璐

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绝对经典的神经网络ppt，看了收获很大，风格也很好，内容讲得很透彻，初学神经网的一定要好好看看～

一本关于卡尔曼滤波和神经网络的书。 有兴趣的可以看看。

yeap16：CT图像骨分割 的3D创新实验室提供的“代码库。 此代码随附标题为： “使用卷积神经网络进行医学增材制造的骨骼的CT图像分割” 目前正在审查中。 目的 CT扫描的骨分割是医疗计划中必不可少的步骤。 骨结构的确切厚度，方向和位置对于制造患者特定的结构（例如手术指南和植入物）是必不可少的。 在骨骼分割期间，医学图像中的每个像素都被分类为“骨骼”或“背景”。 不幸的是，当前的算法要么缺乏鲁棒性和可靠性，要么需要乏味的手动交互（ ）。 因此，该存储库包含一个全自动的卷积神经网络（CNN），以执行CT扫描的骨骼分割。 模型训练 使用3例先前在Vrije大学医学中心接受治疗的患者的CT扫描对CNN进行了培训。 根据经验丰富的医学工程师的知识，CT扫描的每个像素都被标记为“骨头”或“背景”。 随机选择了500,000个像素，以在这些选定像素周围创建33x33的轴向补丁。 这些补丁随后

有了一定的基础之后学习神经网络的经典书籍。

LeNet-5 这实现了略微修改的LeNet-5 [LeCun et al。，1998a]，并在上达到了约99％的准确度。 设置 使用以下命令安装所有依赖项 $ pip install -r requirements.txt 用法 启动visdom服务器进行可视化 $ python -m visdom.server 开始训练程序 $ python run.py 请参阅时期火车损耗实时图表。 经过训练的模型将作为ONNX导出到lenet.onnx 。 可以使用查看lenet.onnx文件 参考 [ ] Y. LeCun，L。Bottou，Y。Bengio和P. Haffner。 “基于梯度的学习应用于文档识别。” IEEE会议论文集，86（11）：2278-2324，1998年11月。

这是一本有关人工神经网络及其应用的最新书籍，向对这种不断发展的机器学习技术感兴趣的读者提供了该领域的最新进展。