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CNN可视化

于 2022-03-11 发布 文件大小:2.94 MB
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代码说明:

利用pytorch深度框架,实现CNN 可视化, 包括filter, layer , 梯度等可视化。 具有详细的数据和实现例程,可以更好地明白CNN的实现机理

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  • IEEESMIB
    说明:  PSSE simulations and python scripting
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    2021-04-06 08:19:02下载
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  • 采用Text_CNN进行文本分类
    对于文本分类问题,常见的方法无非就是抽取文本的特征,比如使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的特征向量,然后在基于抽取的特征训练一个分类器。 然而研究证明,TextCnn在文本分类问题上有着更加卓越的表现。从直观上理解,TextCNN通过一维卷积来获取句子中n-gram的特征表示。TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强,在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好,应用广泛,且速度快,一般是首选;对长文本领域,TextCNN主要靠filter窗口抽取特征,在长距离建模方面能力受限,且对语序不敏感。
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  • 灰色关联分析法
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    介绍机器学术十大算法,并且附python实现代码(The ten major algorithms of machine learning are introduced, and the python implementation code is attached.)
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  • 程序源码
    基于CNN的手势识别,可识别五种手势,拳头,手掌,比V,OK,还有空。要求环境:opencv,keras,theano,python2.7(CNN based gesture recognition can identify five kinds of gestures, fist, palms, than V, OK, and empty. Requirements for the environment: opencv, keras, theano, python2.7)
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