1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

Siamese：孪生神经网络在tf2（tensorflow2）当中的实现 目录 实现的内容 该仓库实现了孪生神经网络（Siamese network），该网络常常用于检测输入进来的两张图片的相似性。该仓库所使用的主干特征提取网络（backbone）为VGG16。 所需环境 tensorflow-gpu==2.2.0 注意事项 训练Omniglot数据集和训练自己的数据集可以采用两种不同的格式。需要注意格式的摆放噢！ 文件下载 训练所需的vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5可在百度网盘中下载。 链接: 提取码: 9ij5 我一共会提供两个权重，分别是vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5和Omniglot_vgg.h5。 其中: Omniglot_vgg.h5是Omni

Siamese：孪生神经网络在Keras当中的实现 目录 实现的内容 该仓库实现了孪生神经网络（Siamese network），该网络常常用于检测输入进来的两张图片的相似性。该仓库所使用的主干特征提取网络（backbone）为VGG16。 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 注意事项 训练Omniglot数据集和训练自己的数据集可以采用两种不同的格式。需要注意格式的摆放噢！ 文件下载 训练所需的vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5可在百度网盘中下载。 链接: 提取码: 17zy 我一共会提供两个权重，分别是vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5和Omniglot_vgg.h5。 其中: Omniglot_vgg.h5是O

Siamese：孪生神经网络在Pytorch当中的实现 目录 实现的内容 该仓库实现了孪生神经网络（Siamese network），该网络常常用于检测输入进来的两张图片的相似性。该仓库所使用的主干特征提取网络（backbone）为VGG16。 所需环境 torch==1.2.0 注意事项 训练Omniglot数据集和训练自己的数据集可以采用两种不同的格式。需要注意格式的摆放噢！ 文件下载 训练所需的vgg16-397923af.pth可在百度网盘中下载。 链接: 提取码: xype 我一共会提供两个权重，分别是vgg16-397923af.pth和Omniglot_vgg.pth。 其中: Omniglot_vgg.pth是Omniglot训练好的权重，可直接使用进行下面的预测步骤。 vgg16-397923af.pth是vgg的权重，可以用于训练其它的数据集。 预测步骤 a、使用预训

SiamFC孪生神经网络目标跟踪（python代码）

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