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多模态(文本、图片)数据融合模型(含公开数据集、文献及开源代码汇总)

多模态数据融合模型,包含公开数据集、文献你及开源代码汇总

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#论文阅读#人工智能
手写数字识别----CNN(卷积神经网络)

from sklearn.datasets import load_digits# sklearn 为我们提供的手写数字数据集import numpy as np# 数据预处理digits = load_digits()X_data = digits.data.astype(np.float32)y_data = digits.target.astype(np.float32).reshape(-

#cnn#深度学习#机器学习 +2
英文参考文献的著录规范

英文文献的规范列式在日常的科研生活中,不免会阅读大量的文献,同时在撰写科研论文的时候也会去参考,那么该如何标准的引用英文参考文献(其实是被老板训了好几次,这次下决心一定要把这个顽疾除掉)...

#经验分享
初识TensorFlow

TensorFlow 是Google开发的一款神经网络的Python 外部结构包,也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库。它被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。TensorFlow的基本使用TensorFlow 2 中的 Eager Execution 是一种命令式编程环境,不需要构建计算图,操作会直接返回具体值,可以直接评估操作。使用即时执行模式,可以有更直观的界面,更容易的

#tensorflow#python#深度学习
构建卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)

本节重点讲解通过代码构建CNN,具体理论知识会在以后专栏讲解,在此不过多赘述。卷积神经网络是一类在图像识别相关学习任务汇总非常有效神经网络。相比于人工神经网络,卷积神经网络可以最大限度地保留图像数据的原始空间信息。目前卷积神经网络已经被广泛应用于人脸识别、场景标签、图像分类、动作识别和文档分析等各种实际问题。除此之外,在自然语言处理领域的语音识别和文本分类问题上,卷积神经网络也被证明能够达到最佳的

#神经网络#cnn#深度学习 +2
使用Pandas进行数据分析

介绍通过分析电信运营商的客户离网率数据集来熟悉Pandas数据分析,并构建一个预测客户离网率的简单模型#导入必要的包import numpy as npimport pandas as pdimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')#读取数据df = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/c

#python#数据分析
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