PyTorch 深度学习实战 | 基于ResNet的花卉图片分类

作者：TiAmo发布时间：2023-03-22

本期将提供一个利用深度学习进行花卉图片分类的案例，并使用迁移学习的方法解决训练数据较少的问题。图片分类是根据图像的语义信息对不同的图片进行区分，是计算机视觉中的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪等高阶视觉任务的基础。在深度学习领域，...【查看原文】

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访问【WRITE-BUG数字空间】_[内附完整源码和文档]本次任务以花卉识别为题，借用机器学习方法，完成降维可视化、聚类分析、识别分类等任务。降维可视化是在以 PCA、tSNE 等方法，将花卉数据进行降维，得到降维后的二维图像，这样便可以将其在平面上展示出来。聚类分析是利用合适的聚类方法，对花卉数据进行聚类，将聚类之后的结果与标签进行对应，讨论不同聚类方法的结果。使用非深度学习和深度学习的方法，对已经标注完成但是可能含有误标数据的花卉样本进行分类，得到最终的花卉识别准确率。一、问题分析本次任务以花卉识别

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基于深度学习的情感分类是一个应用人工智能和自然语言处理技术来识别和分类文本中情感倾向的项目。该项目的主要目标是开发一个能够准确识别文本（如社交媒体帖子、产品评论、新闻报道等）中的情绪（正面、负面、中性等）的系统。这种技术在市场分析、公关管理、客户服务等领域具有广泛应用。以下是实现这一目标的基本步骤：项目设计概要引言情感分类的重要性和应用深度学习在自然语言处理中的作用项目目标和预期成果相关工作传统的情感分类方法深度学习在文本分析中的应用进展现有技术的局限性和改进空间技术框架和方法数据收集与预处理（如文本数据

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链接：https://pan.baidu.com/s/1-QibZOR59kmzREP3S1f0mg?pwd=bimq 提取码：bimq第1章导论1．1 人工智能1．1．1 人工智能的发展历史1．1．2 人工智能的流派1．2 机器学习1．3 深度学习1．3．1 深度学习的概念1．3．2 深度学习与机器学习、人工智能的关系1．3．3 深度学习的历史溯源1．3．4 深度学习与回归分析1．4 深度学习适用的领域1．4．1 图像识别1．4．2 语音识别1．4．3 自然语言处理1．4．4 棋牌竞技1．5 常用的

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