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中国科学院大学深度学习课程实验——手写数字识别（含代码与报告）

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简介：
本项目为中国科学院大学深度学习课程实验作品，主要内容是利用Python及TensorFlow框架进行手写数字识别。通过构建卷积神经网络模型，并结合MNIST数据集训练优化，最终实现了高精度的手写数字图像分类功能。项目附带详细代码和实验报告。 手写数字识别是机器学习中的一个经典任务。本段落设计了一种简单的卷积神经网络（CNN），用于执行这一任务，并使用PyTorch框架进行搭建。该模型在测试集上的准确率高达99%，表现优异。

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  • 中国科学院大学深度学习课程实验——手写数字识别（含代码与报告）
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    本项目为中国科学院大学深度学习课程实验作品，主要内容是利用Python及TensorFlow框架进行手写数字识别。通过构建卷积神经网络模型，并结合MNIST数据集训练优化，最终实现了高精度的手写数字图像分类功能。项目附带详细代码和实验报告。 手写数字识别是机器学习中的一个经典任务。本段落设计了一种简单的卷积神经网络（CNN），用于执行这一任务，并使用PyTorch框架进行搭建。该模型在测试集上的准确率高达99%，表现优异。
     
  • 中科院手写数字识别深度学习实验（含代码和报告）
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    本项目为基于深度学习技术的手写数字识别研究，由中科院团队完成。包括详尽实验代码与研究报告，旨在探索优化算法在大规模数据集上的应用效果。 中科院深度学习-手写数字识别实验（代码已跑通并附有报告）。
     
  • 中国科学院大学深度学习课程实验——自动写诗（含代码与实验报告）
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    本项目为中国科学院大学深度学习课程的一部分，旨在通过编程实现自动诗歌创作。参与者运用Python编写程序，并附有详细的代码和实验报告，探索人工智能在文学艺术领域的应用潜力。 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种处理序列数据的递归神经网络，其所有循环单元按链式连接，并沿序列演进方向进行递归操作。RNN已经在语音识别、文本分类等自然语言处理任务中得到了广泛应用。 本段落旨在利用长短时记忆网络（Long Short Term Memory networks, LSTM），一种RNN的变体，解决和完成自然语言处理中的一个难题——机器自动写诗。通过合理设计网络结构与算法，我们成功实现了自动写诗及藏头诗的功能。
     
  • 中国科学院大学深度学习课程实验——猫狗分类作业（含代码与报告）
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    本项目为中国科学院大学深度学习课程中的猫狗分类任务。通过使用Python及TensorFlow构建卷积神经网络模型，并进行图像识别训练，最终完成对猫和狗的准确分类。同时提供了详细的实验报告与源代码以供参考。 图像分类是计算机视觉中的基本任务之一，其目的是通过识别图像的语义内容来区分不同类别的图片。猫狗分类是一个典型的粗粒度图像分类问题，在此研究中我们采用PyTorch框架并使用经典的VGG16网络模型来进行猫和狗的识别与分类工作。实验结果显示，该方法在验证数据集上的准确率超过了88%，展示了良好的性能表现。 关键词：猫狗分类；pytorch；vgg16；计算机视觉
     
  • 中国科学院大学深度学习课程实验——电影评论情感分析（含代码与报告）
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    本项目为国科大深度学习课程实验作品，通过构建模型对电影评论进行情感分析，包含数据预处理、模型训练及评估。附有完整代码和实验报告。 由于互联网技术的迅猛发展，情感分析与分类技术近年来受到了广泛关注。情感分析已成为自然语言处理（NLP）领域中最活跃的研究方向之一，而情感分类则是其中不可或缺的一个环节。本段落采用经典的TextCNN模型进行文本分类，并对中文电影评论进行情感分析。通过设计合理的网络结构并使用pytorch实现，取得了较为理想的效果。关键词：情感分类、TextCNN、pytorch。
     
  • 中国科学院大学深度学习课程实验作业：自动写诗（含代码、实验报告、说明书及PPT）
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    本项目为中国科学院大学深度学习课程的一部分，旨在通过编程实现诗歌自动生成。包括源代码、详尽的实验分析和研究报告以及课堂演示文稿。 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有循环单元按链式连接的递归神经网络。目前RNN已经广泛应用于语音识别、文本分类等自然语言处理任务中。本段落致力于解决和完成自然语言处理中的难题之一——机器自动写诗，采用长短时记忆网络（Long Short Term Memory networks, LSTM），通过合理设计网络结构和算法实现了自动写诗和藏头诗的功能。
     
  • 中国科学院大学深度学习课程实验——猫狗分类（含代码、报告、指南及PPT）
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    本项目为中国科学院大学深度学习课程设计，旨在通过构建猫狗图像分类模型进行实践。内容涵盖详尽的实验指导、完整代码示例以及相关报告和教学幻灯片，适合初学者深入理解卷积神经网络在图像识别中的应用。 图像分类是计算机视觉中的一个重要基本问题，它根据图像的语义信息将不同类别的图像区分开来。猫狗分类属于粗粒度级别的图像分类任务之一。本段落使用PyTorch编程框架实现了经典的VGG16网络来进行猫和狗的识别与分类。实验结果显示，在给定验证集上的准确率轻松达到了88%以上，展示了该方法的良好性能效果。
     
  • 中国科学院深度学习课程资料
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    本课程由中国科学院权威专家团队精心打造，涵盖深度学习基础理论与前沿技术，旨在培养学员在人工智能领域的研究和应用能力。适合科研人员及对AI有兴趣的学习者参考使用。 2018年春季中国科学院大学开设了深度学习课程，由王亮老师主讲。课程内容涵盖基本知识、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成模型以及强化学习等主题。（英文版）
     
  • 深度学习实战：手写数字与验证码识别详解
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    本书深入浅出地讲解了使用深度学习技术进行手写数字和验证码识别的方法，通过实际案例带领读者掌握相关算法及应用技巧。 深度学习实战教程涵盖了手写数字识别和验证码识别等内容。
     
  • Halcon手写数字识别的深度学习代码
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    本项目利用Halcon软件和深度学习技术实现对手写数字的精准识别。通过编写相关代码，优化神经网络模型参数，以达到高效、准确地解析各种风格的手写数字的目的。 Halcon 17.12 使用 progress 深度学习训练和预测手写数字的代码（HDevelop），包含 Mnist 数据集，供学习研究。需要使用64位系统，并且支持cuda8以上的显卡。