PyTorch搭建LSTM神经网络实现文本情感分析实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、文本情感分析简介文本情感分析是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析，处理和抽取的过程。接下来主要实现情感分类，情感分类又称为情感倾向性分析，是指对给定的文本，识别其中主观性文本的倾向是肯定的还是否定的，或者说是正面的还是负面的，这是情感分析领域研究最多的内容。通常，网络中存在大量的主观性文本和客观性文本，客观性文....
PyTorch搭建卷积神经网络（CNN）进行视频行为识别（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱~~~一、行为识别简介行为识别是视频理解中的一项基础任务，它可以从视频中提取语义信息，进而可以为其他任务如行为检测，行为定位等提供通用的视频表征现有的视频行为数据集大致可以划分为两种类型1：场景相关数据集 这一类的数据集场景提供了较多的语义信息 仅仅通过单帧图像便能很好的判断对应的行为 2：时序相关数据集 这一类数据集对时....
PyTorch搭建循环神经网络（RNN）进行文本分类、预测及损失分析（对不同国家的语言单词和姓氏进行分类，附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~下面我们将使用循环神经网络训练来自18种起源于不同语言的数千种姓氏，并根据拼写方式预测名称的来源。一、数据准备和预处理总共有18个txt文件，并且对它们进行预处理，输出如下部分预处理代码如下from __future__ import unicode_literals, print_function, division from io import....
PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两....
PyTorch搭建卷积神经网络（ResNet-50网络）进行图像分类实战（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、实验数据准备我们使用的是MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一个有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片 读者可通过以下网址下载但是数据集较大，下载花费时间较长，所以建议私信我发给你们数据集将下载的数据集解压，主要使用Image文件夹，这个文件夹一共包含6700张图片，还有它们标签的txt文件大体流程分为以下几步....
五、神经网络过拟合处理方法（二）：手写数字识别(Mnist)数据集
神经网络过拟合处理方法 手写数字识别(Mnist)数据集 Mnist数据集是一个手写数字识别数据集，被称为深度学习界的“Hello World”。 Mnist数据集包含： 训练集：60,000张28×28灰度图 测试集：10,000张28×28灰度图 共有0~9这10个手写数字体类别。 导入必要的模块 import tensorflow as tf from te...
使用卷积神经网络CNN训练minist数据集（二）
""" 使用CNN训练minist数据集 """ # 导入模块 from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras import models, layers from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop ...
使用传统全连接神经网络训练minist数据集（一）
""" 使用全连接神经网络训练minist数据集 """ # 导入模块 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.utils import to_categorical from tensorflow.keras import models, layers, regularizers from t...
基于FNC(全卷积神经网络)及PASCAL-VOC数据集做图像语义分割(附代码)
引言 本实验基于FNC(全卷积神经网络)及PASCAL-VOC数据集做图像语义分割。图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环，也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、人或车等），从而进行区域划分。目前，语义分割已经被广泛应用于自动驾驶、无人机落点判定等场景中。 ....
常用网络安全数据集来源
CVE 的英文全称是“Common Vulnerabilities & Exposures”通用漏洞披露。CVE就好像是一个字典表，为广泛认同的信息安全漏洞或者已经暴露出来的弱点给出一个公共的名称。使用一个共同的名字，可以帮助用户在各自独立的各种漏洞数据库中和漏洞评估工具中共享数据，虽然这些工具很难整合在一起。这样就使得CVE成为了安全信息共享的“关键字”。如果在一个漏洞报告中指明的一个....
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