深度学习之卷积神经网络CNN以及python案例图片中文本的识别

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2018-03-06 08:16:34
深度学习之卷积神经网络CNN以及python案例图片中文本的识别
第一章:初识CNN
第一节初识CNN与CNN的基本结构
第二节初识CNN与CNN的基本结构二
第二章:CNN卷积运算
第一节CNN的卷积计算
第二节CNN的卷积运算二
第三章:CNN的池化运算
第一节CNN的池化运算
第四章:CNN的全连接
第一节CNN的全连接
第五章:CNN总结与补充
第一节CNN的总结与补充一
第二节CNN总结与补充二
第六章:python图片文本识别的案例
第一节手写文本识别案例一
第二节手写文本识别案例二

王而川
某AI学院创始人,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的最新算法。

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该项目是一个基于机器学习的文本情感分析系统,旨在通过算法模型来识别和分类文本的情感倾向。 1. **系统设计**:项目可能以Python语言开发,利用了自然语言处理(NLP)和机器学习技术。它能够处理用户输入的文本数据,并通过训练好的情感分类模型来预测这些文本的情感极性,如正面、负面或性。 2. **技术实现**: - 使用了文本预处理技术,比如分词、去停用词、词干提取等,来准备数据供模型学习。 - 采用了多种机器学习算法,例如支持向量机(SVM)、随机森林、或深度学习方法如循环神经网络(RNN)和卷积神经网络CNN),来实现情感分类。 - 可能还结合了词嵌入技术如Word2Vec或GloVe,以及更先进的Transformer模型来提高分类的准确性。 3. **功能特点**: - 系统提供了自动情感分析功能,可以实时处理大量文本数据并输出情感评分。 - 可能包括一个可视化界面,展示情感分析结果和统计信息。 4. **资源内容**: - 完整的Python源代码,包括数据预处理、模型训练及测试的脚本和函数。 - 包含用于模型训练的标注数据集,以及可能的模型权重文件,方便用户直接进行预测而无需重新训练模型。 - 详细的系统文档说明,描述如何安装、运行系统以及如何使用预训练模型。 - 教程指南或案例分析,帮助用户理解系统的工作原理和使用方法。 5. **应用价值**: - 对于企业来说,可以通过该系统分析客户反馈、市场情绪等,以指导商业决策。 - 对于研究者和开发者,提供了一个研究文本情感分析和应用机器学习技术的实验平台。 总的来说,这个基于机器学习的文本情感分析系统项目不仅包含了实用的工具和资源,也为研究和探索NLP及情感分析领域的研究者和开发者提供了宝贵的学习和研究资料。

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