PyTorch深度学习项目实战100例

前言 大家好，我是阿光。 本专栏整理了《NLP文本分类算法集锦》，内包含了各种常见的中英文文本分类算法，以及常见的NLP任务：情感分析、新闻分类以及谣言检测等。 文本分类是NLP的必备入门任务，在搜索

本项目实现一个简单的文本实体关系抽取的方法，通过一个英文文本实体关系抽取的实例来介绍关系抽取的整个流程，包括文本数据的加载以及预处理，之后通过特征工程提取文本的特征，构建机器学习模型并对模型进行训练，

本项目在研究昆虫图像分类过程中，借助人工智能算法的优势，开展基于深度神经网络的图像分类实验。借助ResNet-18模型进行迁移学习，经迭代10次后分类准确率达到94.26% 。

前言 大家好，我是阿光。 本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。 正在更新中~ ✨ 🚨

N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。 本项目在于探索其他在相同数据集上训练出来的 NLP模型，然

《天对地，雨对风，向量对加班？这个脑洞清奇的对联AI，大家都玩疯了》，看到现在的生成技术已经炉火纯青，做出的故事真假难辨。正巧最近学习了LSTM模型，通过参考诸多文本生成的相关项目，写了这个自动对春联

本项目使用的是卷积网络EfficientNetV2进行判别Mnist手写数据集，EfficientNetV2 是 2021 年 4 月发表于 CVPR 的，可其分为 s，m，l，xl 几个版本，相比而

本项目在研究服装图像分类过程中，借助人工智能算法的优势，开展基于深度神经网络的图像分类实验。借助vgg-16模型进行迁移学习，经迭代100次后分类准确率达到95% 。

在NLP自然语言处理领域，有时我们需要计算不同文本之间的相似度，将不同文本进行编码，然后处理成Embedding定长表示向量，然后使用LSTM进行输出文本表示，定义多个多输入源数据进行计算。

在NLP自然语言处理领域，有时我们需要计算不同文本之间的相似度，将不同文本进行编码，然后处理成Embedding定长表示向量，然后使用LSTM进行输出文本表示，定义多个多输入源数据进行计算。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。https://blog.csdn.net/m0

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。https://blog.csdn.net/m0

前言 大家好，我是阿光。 本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。 正在更新中~ ✨ 🚨

前言 大家好，我是阿光。 本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。 正在更新中~ ✨ 🚨

本文主要用 LSTM 循环神经网络拟合微调实现一个包含十五个类别的新闻文本分类任务，主要是对新闻内容进行特征抽取，获取语义分析来实现分类任务。

本项目使用基于循环神经网络（LSTM）的谣言检测模型，将文本中的谣言事件进行连续向量化，通过循环神经网络的学习训练来挖掘表示文本深层的特征，避免了特征构建的问题，并能发现那些不容易被人发现的特征，从而

本项目是使用LSTM进行文本情感分析，针对数据为购物评价信息，可以判断出语料所含情感的积极性，实现思路就是针对评价进行二分类，也就是简单的指出评价是正面的还是负面的。

本项目使用了LSTM作为模型实现AI作诗，作诗模式分为两种，一是根据给定诗句继续生成完整诗句，二是给定诗头生成藏头诗。

股价预测其实是一个较难拟合的问题，因为在现实生活中影响股价的因素有非常多，不只是过去股价有影响，不过为了体会LSTM网络的作用，本文中LSTM模型去对股价做一个大致的预测，只考虑时序因素。

我们自已利用PyTorch搭建了简单的卷积网络，由于验证码比较简单，所以不需要特殊的网络模型。 首先需要几个卷积进行特征提取，然后在尾部加入全连接层，最后一层的输出维度为40维度。