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2022年NUK-NLP课程作业——基于深度学习的文本分类任务.zip

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简介：
本资料包包含2022年度NUK-NLP课程中学生完成的基于深度学习技术进行文本分类的各项作业，内容丰富详实。 2022NUK-NLP大作业—基于深度学习的文本分类最终项目介绍及代码说明 本项目的中文10类别单一文本分类数据集采用gaussic的数据集。 通过对 torch_model.py 的修改可以将模型在 CNN、LSTM、GRU 中进行切换。LSTM 和 GRU 同为 RNN 模型，它们之间的主要区别在于实现细节和性能特点上有所不同。

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  • 2022年NUK-NLP课程作业——基于深度学习的文本分类任务.zip
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    本资料包包含2022年度NUK-NLP课程中学生完成的基于深度学习技术进行文本分类的各项作业，内容丰富详实。 2022NUK-NLP大作业—基于深度学习的文本分类最终项目介绍及代码说明 本项目的中文10类别单一文本分类数据集采用gaussic的数据集。 通过对 torch_model.py 的修改可以将模型在 CNN、LSTM、GRU 中进行切换。LSTM 和 GRU 同为 RNN 模型，它们之间的主要区别在于实现细节和性能特点上有所不同。
     
  • 文本分类深度学习课程大作业完整代码及数据
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    本项目包含一个完整的基于深度学习的文本分类课程作业源代码和相关训练数据集。适合深入研究自然语言处理技术的学生和研究人员参考使用。 本系统采用了清华NLP组提供的THUCNews新闻文本分类数据集的子集。该数据集是根据新浪新闻2005年至2011年间的历史RSS订阅频道生成，包含74万篇新闻文档（总计约2.19GB），均为UTF-8纯文本格式。在此基础上，对原始的新浪新闻分类体系进行了重新整合划分，并确定了以下14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏和娱乐。
     
  • 基于深度学习的中文文本情绪分类
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    本研究采用深度学习技术对中文文本进行情感分析与分类，旨在提升自然语言处理中对于复杂语义和情绪表达的理解能力。 本研究聚焦于基于深度学习的情感分类及智能客服的应用，并特别针对酒店与书店的评论进行情感分析。该系统能够识别评论中的积极和消极情绪，对于消极评价还能进一步细分其原因，例如物流问题或服务质量不佳等。项目包含完整的源代码以及详尽的开发文档供参考使用。
     
  • 猫狗分类任务的CatVSdog_data深度学习数据集
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    CatVSdog_data 是一个专为猫狗图像分类设计的深度学习数据集，包含大量清晰标注的猫咪和狗狗图片，适用于训练和测试卷积神经网络模型。 数据集中包含10,000张图片，每种动物各5,000张（猫和狗），且所有图像均已处理完毕并无重复。 其中9,000张作为训练集使用（包括4,500张猫的图片和4,500张狗的图片），剩余1,000张用于测试。这些数据已经按照类别划分好文件夹，可以直接进行模型训练。 每类图像均以“cat+数字”或“dog+数字”的格式命名。 使用VGG16网络进行训练后得到以下结果： - 训练集损失值：0.8838 - 训练集中准确率：93% - 验证集损失值：0.2155 - 验证集中准确率：96% 整个训练过程耗时为23分58秒。
     
  • NLP-Course: CSC NLP课程任务
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    NLP-Course: CSC NLP课程任务 是一门专注于自然语言处理技术与应用的核心课程，旨在通过一系列精心设计的任务和项目，帮助学生深入理解并掌握文本数据处理的关键技能。 单元测试（解析器成功“获取”的文本示例）： 语料库结果：F1 = 0.985，精度 = 0.988，召回率 = 0.982，准确度 = 0.985，tp = 8205955，fp = 96511，fn = 145627 hw01_data 结果：F1 = 0.980，精度 = 0.975，召回率 = 0.986，准确度 = 0.980，tp = 85468，fp = 2172，fn = 1170 由于错误的框架，在大数据上有很多问题。我禁用了引号识别功能，因为这会导致很多问题。目前尚不清楚缩写后的大写字母应该如何处理。 在我的集合（共包含40个文档）中，卡方检验只给出了3个属性，这还不够充分。尝试对所有属性进行分类在SMO算法中的准确率仅为20%左右。我没有参考他人的工作，而是开始改进功能。
     
  • 文本分类源代码-基于机器学习的NLP
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    这段文本提供了一种基于机器学习技术进行自然语言处理（NLP）的源代码，特别适用于各种文本分类任务。 建立基于逻辑回归的文本分类模型的完整流程包括：数据预处理、特征工程、构建分类器、最优参数选择以及模型评估与保存等步骤。
     
  • 基于深度学习的遥感图像语义分割（毕设&课程作业).zip
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    本项目旨在探索并实现利用深度学习技术进行遥感图像的语义分割。通过分析和处理卫星或无人机采集的地表影像，项目致力于提高对地物目标识别与分类的准确性和效率，为城市规划、环境监测等领域提供技术支持。 毕设&课程作业_基于深度学习遥感图像的语义分割.zip 提供了一个关于深度学习应用于遥感图像语义分割的研究项目，这通常涉及到计算机视觉、机器学习以及遥感技术领域的知识。在这样的项目中，深度学习模型被训练来识别和分类遥感图像中的不同对象或区域，例如建筑物、水体、植被等，从而实现对地物的精细化理解。 这份作业包含了实现项目的源代码。源码是了解和学习项目具体实现的关键，它可能包含Python或C++编程语言，这两种语言都是数据科学和机器学习领域广泛使用的工具。Python因其丰富的库和易读性而常用于数据预处理、构建深度学习模型；C++则可能用于优化性能关键部分，如模型的推理速度。 毕业设计 深度学习 python c++ 系统揭示了项目的核心技术和组成部分。毕业设计通常要求学生独立完成一个完整的项目，包括问题定义、方法选择、实现和评估。深度学习是项目的核心技术，可能涉及卷积神经网络（CNN）、U-Net等模型。Python和C++是实现这些模型的编程语言，“系统”可能指的是整体的软件架构，包括数据处理流程、模型训练与验证、结果可视化等部分。 在压缩包中的Graduation Design文件夹里通常包含以下内容： 1. **项目报告**：详细描述项目的目标、方法、实施过程和结果分析。 2. **源代码**：用Python和或C++编写的程序，包括数据预处理、模型构建、训练、测试和结果后处理。 3. **数据集**：遥感图像数据，可能分为训练集、验证集和测试集，用于训练和评估模型。 4. **模型**：训练好的深度学习模型文件，可以用于预测新图像的语义分割。 5. **结果**：模型预测的图像及其语义分割结果，可能包括与实际标注的比较。 6. **依赖库和环境配置**：项目所需的所有库和版本信息，以便在其他环境中复现。 7. **README文档**：指导如何运行代码、使用模型和理解结果。 通过这个项目，学生可以深入理解深度学习模型在遥感图像处理中的应用，掌握数据预处理技巧，了解模型训练策略，并优化模型性能。同时，也会接触到软件工程实践，如代码组织、文档编写和版本控制等技能。
     
  • 毕业设计与课程作业_基于深度强化学习的K8S调度器.zip
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    本项目为毕业设计作品，采用深度强化学习技术优化Kubernetes(K8S)容器编排系统的资源调度策略，以提高系统性能和资源利用率。 基于深度强化学习的K8s调度器 **深度强化学习（DRL）** 深度强化学习是机器学习领域的一个重要分支，它结合了深度学习与强化学习的优点。通过多层神经网络构建模型来处理复杂的数据表示，而强化学习则是一种通过环境互动以奖励信号指导决策的方法。在本项目中，我们将利用深度强化学习优化Kubernetes（简称K8s）集群的资源调度。 **Kubernetes (K8s)** 由Google开源的容器编排系统 Kubernetes 用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。其核心功能包括服务发现、负载均衡、自动扩缩容及自我修复，支持微服务架构的强大需求。作为K8s的关键组件之一，调度器负责选择合适的节点来运行Pod（Kubernetes的基本单元）。 **K8s调度器** 在默认的调度策略基础上引入深度强化学习可以实现更智能和动态化的资源分配决策。该方法能够预测未来的工作负载、优化资源利用率，并减少延迟等关键性能指标的影响。它会考虑多种因素，如节点资源可用性、Pod亲和性和反亲和性以及服务质量需求。 **Python与C++** 本项目可能会使用Python作为深度学习框架的接口（例如TensorFlow或PyTorch），以方便地构建及训练神经网络模型；同时利用性能敏感度更高的C++编写K8s插件或优化算法，因其计算效率高于Python，在处理密集型任务时更加高效。 **系统设计** 实现本项目可能需要经历以下步骤： 1. **环境模拟**：创建一个仿真环境来模仿Pod的生命周期及其对节点资源的影响。 2. **状态表示**：定义深度学习模型所需输入的状态信息，如节点资源状况和Pod需求等。 3. **动作空间**：确定调度器能够执行的操作集合，比如将Pod分配给特定节点或迁移正在运行中的Pod。 4. **奖励函数设计**：制定合适的激励机制来鼓励做出最佳决策，例如减少浪费的资源量以提高服务可用性。 5. **模型训练**：使用强化学习算法（如Q-Learning、Deep Q-Networks或Proximal Policy Optimization）对模型进行训练，并优化其策略。 6. **集成与测试**：将经过充分训练后的模型整合到K8s调度器中，然后在真实环境中对其进行验证。 通过这样的设计，我们期待能够开发出一个更加智能化且适应性强的K8s调度器。它不仅能自动响应集群环境的变化，还能显著提升系统的整体性能和稳定性。这对学术研究以及实际生产中的云服务提供者都具有重要的意义。
     
  • 基于深度学习的自然景观图像分类项目的CVDL课程作业源码
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    本项目为CVDL课程作业，采用深度学习技术对自然景观图像进行自动分类。代码实现了模型训练与测试流程，具备较高的准确率和泛化能力。 CVDL课程作业基于深度学习的自然景观图像分类项目的源码代码结构概述如下： - classic_methods.ipynb：包含传统算法，可以直接运行。 - deep_methods.ipynb：包含深度学习方法，可以直接运行。 - dataset.py：自定义的数据集类，用于传统算法，无需直接运行。 - utils.py：几个功能函数，无需直接运行。 - my_mlp.py：自定义的MLP模型结构，无需直接运行。 参数设置： 在deep_methods.ipynb中有一个单独的cell可以设置所有参数，包括网络架构、优化器、学习率、数据增强和预处理以及正则化等。
     
  • 吴恩达深度学习课程作业
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    这是一份基于吴恩达深度学习课程的实践作业，涵盖了神经网络、卷积神经网络和递归神经网络等核心概念的实际应用，旨在通过编程项目加深对深度学习理论的理解。 吴恩达深度学习课程是全球范围内广受欢迎的在线资源之一，由知名人工智能专家吴恩达教授主讲。这门课程涵盖了从基础到高级的概念，旨在帮助学生理解并掌握构建与应用深度神经网络的核心技术。作业作为学习过程中不可或缺的一部分，能够帮助学生巩固理论知识，并通过实践提升技能。 机器学习是让计算机通过经验自我改进的一门学科，它是人工智能的一个分支，主要分为监督学习、无监督学习和强化学习等几大类。而深度学习则是机器学习的子领域之一，它利用多层非线性变换的神经网络模型对复杂数据进行建模和预测。 在吴恩达教授的课程中，作业通常包括以下几个方面： 1. **基础概念**：涵盖神经网络的基本结构及激活函数的作用。 2. **反向传播**：训练深度学习模型的关键算法之一，用于计算梯度以更新权重。 3. **优化器**：如随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）和Adam等，用于控制权重的更新速率与方向。 4. **损失函数**：例如均方误差（MSE）及交叉熵（Cross-Entropy），用以衡量模型预测结果与真实值之间的差距。 5. **卷积神经网络(CNN)**：在图像处理任务中广泛应用。作业可能要求理解卷积层、池化层和全连接层的工作原理，并实现简单的图像分类任务。 6. **循环神经网络(RNN)及LSTM**：适用于序列数据的处理，学生可能会被要求构建一个基本的文本生成模型。 7. **深度学习框架**：如TensorFlow或PyTorch，帮助理解如何利用这些工具来编程和实现模型。 8. **超参数调优**：包括调整学习率、批次大小等关键参数以优化性能。 9. **模型评估**：理解和应用准确率、精度、召回率及F1分数等指标来评价模型的表现。 10. **实际应用**：可能要求学生将所学知识应用于如推荐系统或自动驾驶汽车的实际问题中。 通过这些作业，学生不仅能够加深对深度学习的理解，还能锻炼解决现实世界问题的能力。完成吴恩达教授的课程和相关作业后，对于想投身人工智能领域的人来说是一个坚实的起点。