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

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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～

基于镜头层分布的边缘云层次神经结构搜索_LENS Layer Distribution Enabled Neural Architecture Search in Edge-Cloud Hierarchies.pdf

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

Make Your Own Neural Network_英文版pdf，有书签。。

一种新的基于卷积神经网络的数据驱动故障诊断方法 本文提出了一种基于LeNet-5的新型CNN进行故障诊断。 通过将信号转换为二维（2-D）图像的转换方法，该方法可以提取转换后的二维图像的特征，并消除手工特征的影响。 我觉得这很有趣，因为它将CNN应用于机械场景。 .py文件是CNN的实现。 但是我没有提供如何预处理数据集。 参考： L. Wen，X. Li，L. Gao和Y. Zhang，“基于卷积神经网络的新的数据驱动的故障诊断方法，”《 IEEE Transactions on Industrial Electronics》，第1卷。 65，不。 7，页5990-5998，2018年7月。