天气状况识别对交通运输安全、环境、气象等领域有重要意义。在各种产业向智能化转型的技术背景下，基于人工智能技术研究一种高效的天气自动识别方法，不仅能解决传统天气判别准确率低的问题，还能实现天气判别的实时性，有效地提高应对各种天气状况的处理能力。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中的一种重要网络结构，它通过引入卷积层，池化层以及较深的网络层数，实现对图像高层语义特征的感知，提升图像分类效果。本文基于卷积神经网络架构，针对传统天气识别方法较难判断的可见光图像天气状况（多云、雨天、晴天、日出）。

深度学习作业_基于resnet50和vgg16网络pytorch框架实现猫狗分类完整源码+代码注释+实验报告.zip 猫狗分类，使用Kaggle猫狗分类的原始数据集，实现模型最终的准确率达到75%及以上。本实验的目的： 为了进一步掌握使用深度学习框架进行图像分类任务的具体流程如：读取数据、构造网络、训练和测试模型 掌握经典卷积神经网络VGG16、ResNet50的基本结构

深度学习作业_基于pytorch框架python实现手写数字识别完整源码+代码注释+实验报告.zip 使用MNIST手写数字体数据集进行训练和预测，实现测试集准确率达到98%及以上。本实验的目的： 掌握卷积神经网络基本原理，以LeNet为例 掌握主流框架的基本用法以及构建卷积神经网络的基本操作 了解如何使用GPU

深度学习作业_基于pytorch框架python实现自动写诗完整源码+代码注释.zip 自动写诗，使用tang.npz，使用深度学习框架Pytorch，最终实现一个可以自动写诗的程序。本实验的目的如下： 理解和掌握循环神经网络概念及在深度学习框架中的实现 掌握使用深度学习框架进行文本生成任务的基本流程：如数据读取、构造网络、训练和预测等

吴恩达深度学习第二课第三周作业，内含手势文件。且softmax与batchnorm均由自己手写的代码，正确实现，可在spyder上直接运行。手写代码不易，资源分数较高，请多多支持！另外也含有tensorflow的softmax代码。

吴恩达深度学习作业用到的planar_utils.py和testCases_cv2.py

吴恩达深度学习第二周作业代码

吴恩达深度学习作业-第一课第二周作业

LHY_DL_homework 李宏毅老师2020深度学习课后作业 数据： 提取码:6159 PS: hw7, hw8, hw13, hw14这四次的代码比较复杂

不需要积分 作业quiz答案