资源列表
TensorFlow2深度学习.pdf
- Tensor Flow 2 的最新教程,基于tensor flow最新的版本。(Tensor Flow 2's latest tutorial)
《TensorFlow2深度学习》
- 《TensorFlow2深度学习》这是一本面向人工智能,特别是深度学习初学者的书, 本书旨在帮助更多的读者朋友了 解、喜欢并进入到人工智能行业中来,因此作者试图从分析人工智能中的简单问题入手,一 步步地提出设想、 分析方案以及实现方案,重温当年科研工作者的发现之路,让读者身临其 境式的感受算法设计思想,从而掌握分析问题、解决问题的能力。 这种方式也是对读者的基 础要求较少的,读者在学习本书的过程中会自然而然地了解算法的相关背景知识,避免出现 为了学习而学习的窘境。(This is a
matlab的交通灯信号识别
- 交通信号灯的识别,可以测试不同颜色的交通灯,效果还行(traffic light detection MATLAB)
lstm 成功
- 利用LSTM算法进行数据预测和数据分析,实在不知道说啥了(Use this svm algorithm for data prediction or data processing)
rbfmethod
- 这是径向基函数神经网络的代码,在机器学习中有很强的应用性。(radial basis function)
Sentiment Analysis1
- 读取csv或xlsx文件后对文本信息进行NLP情感分析并计算出情感的得分,越接近1越积极,越接近-1越消极(After reading the CSV or xlsx file, NLP sentiment analysis is performed on the text information and the score of sentiment is calculated. The closer to 1, the more positive, the more close to - 1,
SOM_BP
- BP神经网络进行回归预测分析,从表格中读取数据,进行时间序列分析的预测回归(Regression analysis of BP neural network)
lstm_tensorflow
- tensorflow2.0的Lstm实现(LSTM implementation of tensorflow 2.0)
new1_1
- 混沌神经网络的单神经元模型,输出李雅普诺夫指数和a的图谱(Chaotic neuron model. Output Lyapunov as y, a as x.)
bas代码
- 基于天牛须算法的例子,展现天牛须算法的性能,对目标函数优化,简单代码即可实现。(Based on the example of Taurus whisker algorithm, the performance of Taurus whisker algorithm is demonstrated, the objective function is optimized, and the simple code can be realized)
贝叶斯分类
- 通过python进行编程,运用贝叶斯算法原理,对iris数据集进行分类(Classification of iris data sets by Bayes)
电气1903班乔力奎201910190第三个报告
- 利用BP神经网络算法解决TSP问题,并且详细介绍了BP神经网络的基础知识。(Using BP neural network algorithm to solve TSP problem)