随着深度学习技术的快速发展，许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题，特别在卷积神 经网络和循环神经网络方面，出现了许多新颖且富有成效的分类方法。本文对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析。

09DX003~004民用建筑工程电气施工图设计深度图样

用于人类活动识别的深度学习 深度学习可能是人类活动识别最近的未来。 虽然现有的非深度方法有很多，但我们仍然想释放深度学习的全部力量。 这个 repo 提供了一个使用深度学习来执行人类活动识别的演示。 我们同时支持 Tensorflow 和 Pytorch。 先决条件 Python 3.x 麻木 Tensorflow 或 Pytorch 1.0+ 数据集 有许多用于人类活动识别的公共数据集。 您可以参考这篇调查文章以了解更多信息。 在本演示中，我们将使用 UCI HAR 数据集作为示例。 这个数据集可以在找到。 当然，这个数据集在放入网络之前需要进一步的预处理。 我还提供了数据集的预处理版本作为.npz文件，以便您可以专注于网络（在下载）。 还强烈建议您下载数据集，以便您可以自己体验所有过程。 ＃主题 ＃活动 频率 30 6 50赫兹 用法 对于 Pytorch（推荐），进入p

DeepMoji 使用在emojis上预先训练的深度学习模型的最先进的情感分析

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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

针对现有的SIFT特征在车辆细粒度分类中存在的分类精度低的问题，提出了一种融合FV-SIFT特征和深度卷积特征的车辆图像细粒度分类算法。首先采用SIFT算法与Fisher Vector算法相结合的方式提取车辆图像的FV-SIFT特征，然后采用VGG-16卷积神经网络提取车辆图像的深度卷积特征，最后将FV-SIFT特征与深度卷积特征进行线性融合并采用支持向量机对融合后的车辆特征进行分类。实验结果表明，该方法的分类准确率达到82.3%，较FV-SIFT算法在分类准确率上提高了15.4%。