神经网络作图大全ppt

一维卷积神经网络，cnn，回归预测，多输入，单输出，基于matlab，替换数据和特征个数即可，拿来直接使用。分为清空环境变量、导入数据、划分训练集和测试集、数据平铺、构造网络结构、参数设置、训练模型、均方根误差、绘制网络分析图、绘图、相关指标计算等几个模块，各个模块均标有备注，直接替换数据即可使用，用于新手学习深度学习算法非常好

 针对高等院校网络舆情分析与危机舆情预警的需求，文中对语义情感分析方法进行了研究。通过结合深度学习中循环神经网络（CNN）和心理学领域的注意力机制模型（Attention），提出了ATRNN网络。该网络使用长短期记忆结构（LSTM）作为RNN隐藏层的基本单元，可以处理任意长度的语义信息。网络通过引入Dropout机制，避免网络训练中的过拟合现象，提升训练效果。为了评估模型效果，文中在NLPCC的开放数据集上进行测试。相较于RNN网络，在正面情绪文本上，准确率、召回率和F1可以提升3.3%，1.7%和2.5%；在负面情绪文本上，可以提升4.4%，4.5%和4.4%。

MATLAB平台：水果识别系统（深度学习，颜色，形状，图片多水果识别，水果分级，GUI界面，步骤详细）

由浅入深的深度学习教材，张志华翻译版

总结了最近20年的目标检测网络，包括anchor free ,anchor base, one stage two stage 还还有2个框架结构,mmdetection , paddledet

前言为什么写这本书2016年是属千TensorFlow的一年，凭借谷歌的大力推广，TensorFlow占据了各大媒体的头条。2017年年初，PyTorch的横空

w_openvino_toolkit_p_2020.2.117的exe文件，可用于cpu加速，opencv dnn调用

基于深度学习的作物病虫害可视化知识图谱构建.pdf

关于ppt 近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者的长期努力。特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域：深度学习。深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。