卷积神经网络之Lenet5股票预测数据集 股票市场具有高收益与高风险并存的特性，预测股市走势一直被普通股民和投资机构所关注。股票市场是一个很复杂的动态系统，受多方面因素的影响。本案例获取了2018年沪市A股的6000多条数据进行建模分析，股票数据中，包括股市开盘价、最高价、最低价、收盘价以及成交量等股票历史数据，其中开盘价（open）、最高价（high）和最低价（low）是股民最为关注的3大属性，最后一列label表示窗口内股票的走势，上升编码为1下降编码为0。基本思想是从时间序列角度用过去的数据预测未来的走势，用每只股票过去的开盘价，收盘价和最高价进行预测。

用于视觉识别的卷积神经网络简介 共45页.pptx

神经网络对图像非常有用处理应用程序。 本文利用蜂窝开发新边缘的神经网络 (CNN) 范式检测算法。 该方法利用严格的图像轮廓的模型，并考虑了一些现有基于 CNN 的硬件的电气限制实现。 四个基准视频序列是分析，即车载电话，美国小姐，Stefan，和领班。 分析表明，所提出的算法产生准确的结果，比通过其他基于 CNN 的方法。 最后，与标准边缘检测技术（即 LoG 边缘检测技术） 检测器和 Canny 算法）进一步证实了开发方法的能力。 一、简介

Mask R-CNN模型：Kaggle Airbus Ship Detection数据集训练

用于cnn图像分类的数据集，内含54000张图片，38种植物病害类型，本人使用resnet152训练30轮准确率已达99.6%，还有提高空间。

深度卷积神经网络(CNNs)在低层次计算机视觉领域引起了广泛的关注。通过很深的CNN网络来提高性能。但随着深度的增加，浅层的信息被忽略掉。受这样的事实启发，我们提出了一种基于注意引导的卷积神经网络(ADNet)去噪方法，主要包括一个稀疏块(SB)、一个特征增强块(FEB)、一个注意块(AB)和一个重构块(RB)。

基于DEAP的脑电情绪识别（基于CNN的多目标进化算法选择的人类情绪与脑电图通道的二维区分)，采用的tensorflow框架，模型为深度卷积神经网络模型

在本文中，我们提出了一个双重模型，考虑了脑电特征图的两种不同表示：1）基于序列的脑电频带功率表示，2）基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种基于图像模型显著性分析的信息组合方法，以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估：SEED-IV、SEED、DEAP和MPED。 在本文中，我们提出了一个新的框架，旨在估计情绪的脑电图。该模型由一种双重方法组成，该方法通过层次RNN考虑脑电通道之间的空间关系，通过CNN考虑DL表示。所提出的方法在三个数据集上显示了很好的结果。

在本文中，我们提出了一种多尺度卷积神经网络TSception，用于从脑电图（EEG）中学习时域特征和空间不对称性。TSception由动态时间层、非对称空间层和高层融合层组成，这些层同时学习时间和通道维度上的区别表示。动态时间层由多尺度一维卷积核组成，其长度与脑电信号的采样率有关，学习脑电的动态时间和频率表示。非对称空间层利用情绪反应背后的非对称神经激活，学习辨别性的全局和半球表征。学习到的空间表示将通过高级融合层进行融合。使用更广义的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集DEAP和MAHNOB-HCI上对所提出的方法进行了评估。该网络的性能与之前报道的方法进行了比较，如SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet和EEGNet。在大多数实验中，与比较的方法相比，我们的方法获得了更高的分类精度和F1分数。

假新闻挑战 这是NLP课程的最终项目。 我们的工作包括以下几个部分： 数据预处理 常规机器学习方法 Seq2seq注意模型 TextCNN和暹罗网络 其他（例如比赛中的相关工作，未来的工作） 1.数据预处理 我们提供了几种数据预处理方法：BoW（单词袋），TF-IDF，word2vec，doc2vec。 每个py文件都会生成x_1（文档表示形式）x_2（标题表示形式）和y（标签）。 这些数据可以作为间谍数据输出，可以在模型中使用。 2.常规机器学习 我们提供py文件以通过常规机器学习（例如SVM，随机森林）对实例进行分类，代码在sklearn上实现。 环境要求：sklearn numpy 3. Seq2seq注意模型 这些代码通常基于一个带有预训练模型的基于注意力的序列到序列模型（ ）。 要使用代码生成文本摘要。 运行：python3 run_summarization.py -