【人工智能项目】Fashion Mnist识别实验本次主要通过四个方法对fashion mnist进行识别实验，主要为词袋模型、hog特征、mlp多层感知器和cnn卷积神经网络。那么话不多说，走起来瓷！！！Fashion MnistFashion MNIST 是一个包含 70000 张灰度图像，涵盖 10 个类别(T恤,鞋子等类别)的图像数据集。以下图像显示了单件服饰在较低分辨率（28x28 像素

【人工智能项目】深度学习实现50种环境声音分类任务说明本次准确识别5种大类，共计50种小类的音频。每个音频文件时长5秒，格式为wav。数据集来自freesound.org公开项目，从中手动提取。训练集共计1600个，测试集400个。导包import osimport randomimport numpy as npimport pandas as pdimport librosaimport li

【人工智能项目】- 卷积神经网络实现游客评价情绪鉴别本次主要任务是对游客发表的评价内容的情绪进行鉴别，积极还是消极。import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport osplt.rcParams['font.family'] = "SimHei"plt.rcParams['axes.unicode_

【人工智能项目】MNIST手写体识别实验及分析1.实验内容简述1.1 实验环境本实验采用的软硬件实验环境如表所示：在Windows操作系统下，采用基于Tensorflow的Keras的深度学习框架，对MNIST进行训练和测试。采用keras的深度学习框架，keras是一个专为简单的神经网络组装而设计的Python库，具有大量预先包装的网络类型，包括二维和三维风格的卷积网络、短期和长期的网络以及更广

【人工智能项目】U-Net实战ISBI细胞分割一、实验配置及其参数本实验采用的软硬件实验环境如表所示：在Ubuntu操作系统下，采用基于Tensorflow的Keras的深度学习框架，对ISBI细胞分割数据集进行训练和测试。采用keras的深度学习框架，keras是一个专为简单的神经网络组装而设计的Python库，具有大量预先包装的网络类型，包括二维和三维风格的卷积网络、短期和长期的网络以及更广泛

【人工智能项目】深度学习实现汉字书法识别背景介绍竞赛数据提供100个汉字书法单字，包括碑帖，手写书法，古汉字等。图片全部为单通道宽度jpg，宽高不定。数据集介绍训练集：每个汉字400张图片，共计40000张图片，训练集是标注好的数据，图片按照图片上的文字分类到不同的文件夹中，也就是生活文件夹的名字就是文件夹里面所有图片的标签。测试集：第一部分：每汉字100张图片共计10000张图片，供参赛人员测试

【人工智能项目】深度学习实现胸腔X光肺炎检测本次主要是任务：训练模型正确识别肺炎X光图片，0=正常，1=肺炎。那么代码走起！！！导包# 导包import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom glob import globfrom keras.models import *from keras.laye

【人工智能项目】MNIST数据集实验报告这是之前接的小作业，现在分享出来，给大家以学习！！！【人工智能项目】MNIST手写体识别实验及分析1.实验内容简述1.1 实验环境本实验采用的软硬件实验环境如表所示：在Windows操作系统下，采用基于Tensorflow的Keras的深度学习框架，对MNIST进行训练和测试。采用keras的深度学习框架，keras是一个专为简单的神经网络组装而设计的Pyt

【人工智能项目】使用AutoML的EfficientNet实战数据预测实例本次使用AutoML技术进行数据预测的实例，在代码开始之前先来讲述下什么是AotoML。AutoMLH2O是一个开源的、内存、分布式、快速和可扩展的机器学习和预测分析平台，允许诸位在大数据上构建机器学习模型，并在企业环境中轻松实现这些模型的搭建。H2O的核心代码是用Java编写的。在H2O中，使用分布式的Key/Value存

【人工智能项目】深度学习实现图像多标签分类本次实现一个图像多标签分类的任务，接下来还会分享我研究生阶段做过的其它任务，走起瓷！！！任务介绍训练一个多标签分类模型，使得该模型能自动根据输入的任意图像提供对应图片内容的多个标签数据集介绍本次竞赛共有3.5W张图片作为训练集，8K张图片作为第一阶段评分测试集，最后6612张图片作为总决赛测试集。viual_china_train.csv：图片与标签对应的