PythonTensorFlow实现卷积神经网络对句子分类的任务

针对使用传统方法和神经网络对飞机目标分类时遇到的准确率低、分类种类少等问题,研究了深度卷积神经网络(DCNN)在飞机目标分类中的可行性。为了匹配模型容量、避免过拟合、提高分类性能等,设计了9层DCNN

基于卷积神经网络的Keras音频分类器

sent-conv-torch,基于卷积神经网络的文本分类在中的语句卷积码代码在Torch中实现了Kim(2014)语句卷积代码。它复制现有数据集的结果，并允许对任意其他文本数据集的模型进行训练。快速

这是用于乳房密度分类的模型的实现，如我们的论文“使用深度卷积神经网络的乳房密度分类”所述。 该实现允许用户通过应用我们的预训练模型之一来获得乳房密度预测：基于直方图的模型或多视图CNN。 这两种模式都

晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络；针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类两问题，采用了“ZFNet”的卷积神经网络来分类晶圆缺陷，并基于该分类器实现了一种“基于块的卷积神经网络”缺陷检测算法。

论文研究-基于卷积神经网络的图像分类.pdf构造了一种新的基于主成分分析（principalcomponentsanalysis，PCA）白化的卷积神经网络结构，有效地降低了数据间的相关性，加强了学习

很不错的最新介绍深度学习的文献，仅供大家参考，希望更多的深学爱好者上传分享，谢谢！

基于卷积神经网络的Fashion-MNIST数据集分类，该数据集包含了10类服装类型的图像数据，我们采用卷积神经网络对这些图像进行分类，从而实现对服装类型的自动识别和分类。在训练过程中，我们采用了一系

本文将介绍如何运用卷积神经网络进行垃圾分类。首先，我们将简要介绍卷积神经网络的基本原理和工作方式。然后，我们将详细解释如何准备和标记垃圾分类的数据集，以及如何设计和训练卷积神经网络模型。接下来，我们将

摘要：随着图像数据的爆炸性增长，如何高效、准确的分类和处理这些数据成为人们急需解决的问题。本文针对这个问题，提出基于卷积神经网络（CNN）的图像分类技术。文章详细介绍了CNN算法的原理，通过采样、卷积