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 -

基于细胞神经网络CNN的超混沌图像加密算法代码

CNN图像分类pdf讲义超详细

一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD。传统的目标检测算法、候选区域/窗 + 深度学习分类

Keras 示例代码，包括CNN，LSTM，CNN-LSTM等，非常全面。(Keras sample code, including CNN, LSTM, CNN-LSTM, and so on, is very comprehensive.)

CNN+SVM结合的python程序

MatConvNet有一个简单的设计理念。它并没有将CNN包裹在复杂的软件层面上，而是直接将MATLAB命令直接展现为计算CNN构建模块的简单函数，如线性卷积和ReLU运算符。这些构建块很容易组合成完整的CNN，并可用于实现复杂的学习算法。尽管提供了几个真实的小型和大型CNN结构和训练例程，但仍可以利用MATLAB原型设计的高效性回到底层构建自己的结构。通常不需要C编码来实现新的结构。因此，MatConvNet是计算机视觉和CNN研究的理想场所

PyTorch模型 CNN网络的Pytorch实现 古典网络 AlexNet： VGG： ResNet： 初始V1： InceptionV2和InceptionV3： InceptionV4和Inception-ResNet： 轻量级网络 MobileNets： MobileNetV2： MobileNetV3： ShuffleNet： ShuffleNet V2： 挤压网 Xception 混合网 幽灵网 对象检测网络 固态硬盘： YOLO： YOLOv2： YOLOv3： FCOS： FPN： 视网膜网 对象作为点： FSAF： 中心网 FoveaBox 语义分割 FCN 快速SCNN LEDNet： 网络 鱼眼MODNet： 实例细分 极地面具 人脸识别和识别 面盒 LFFD 变脸网 人体姿势估计 堆叠式沙漏网络 简单基准 脂蛋白

由于网络问题加载数据集可能加载不成功，下载后解压到C盘中.keras文件中既可使用

基于pytorch深度学习框架的AlexNet卷积神经网络，主要用于图像图像分类任务。可以作为demo示例自行学习