在cpu上用resnet训练cifar10数据集，利用tensorflow平台。

X射线图像中COVID-19的检测

打包文件包括mnist数据集，CNN代码，功能是：搭建简单的卷积神经网络训练mnist 数据集

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XNet XNet是一个卷积神经网络，旨在将X射线图像分割为骨骼，软组织和开放束区域。 具体而言，它在小型数据集上表现良好，目的是最大程度地减少软组织类别中的假阳性数。 该代码与在SPIE医学影像会议论文集（2019）中发表的论文一起提供，可在预印本arXiv上找到，为： 引用为： @inproceedings{10.1117/12.2512451, author = {Joseph Bullock and Carolina Cuesta-Lázaro and Arnau Quera-Bofarull}, title = {{XNet: a convolutional neural network (CNN) implementation for medical x-ray image segmentation suitable for small datasets}}, vol

使用TensorFlow进行自然语言处理 这是发布的进行的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 自然语言处理（NLP）提供了可用于深度学习应用程序的大多数数据，而TensorFlow是当前可用的最重要的深度学习框架。 使用TensorFlow进行自然语言处理将TensorFlow和NLP结合在一起，为您提供了宝贵的工具来处理当今数据流中大量的非结构化数据，并将这些工具应用于特定的NLP任务。 因此，Thanhan Ganegedara首先让您了解NLP和TensorFlow基础知识。 然后，您将学习如何使用Word2vec（包括高级扩展）创建单词嵌入，将单词

MatConvNet: CNNs for MATLAB https://www.vlfeat.org/matconvnet/mfiles/vl_nnconv/ VL_NNCONV-CNN卷积。 Y=VL_NNCONV（X，F，B）计算图像X与滤波器组F和偏置B的卷积。如果B是空矩阵，则不添加偏置。如果F是空矩阵，则该函数不过滤图像，但仍会添加偏差并应用下采样和填充，如下所述。 X是一个维数为hxwxcxn的数组，其中（H，W）是图像堆栈的高度和宽度，C是特征通道的数量，N是批处理中的图像数量。 F是一个维数FW x FH x FC x K的数组，其中（FH，FW）是滤波器的高度和宽度，K是滤波

CS291K 使用CNN-LSTM组合神经网络模型对Twitter数据进行情感分析 论文： : 博客文章： : 动机 该项目旨在扩展我们以前使用简单的前馈神经网络（位于此处： ＆ ）进行的情绪分析工作。 相反，我们希望尝试使用Tensorflow构建组合的CNN-LSTM神经网络模型，以对Twitter数据进行情感分析。 依存关系 sudo -H pip install -r requirements.txt 运行代码 在train.py上，更改变量MODEL_TO_RUN = {0或1} 0 = CNN-LSTM 1 = LSTM-CNN 随时更改其他变量（batch_

TensorFlow示例模型 基于TensorFlow的几种机器学习模型的实现（前三个-Logistic Regresion，MLP和CNN受启发）。 文件夹包含以下内容的简单实现： （带EM） 文件夹包含通过期望最大化算法（具有对角协方差，完全协方差，基于梯度等）训练的高斯混合模型实现的详细版本。 文件夹包含将GMM实现分解为一组连贯的类的初始尝试。

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