利用深度卷积神经网络对图像进行分类 1_Alex_《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》2012

亚历克斯·李·作品集-v2

Matlab使用Alex网络分类的Demo示例，带测试数据。

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总结了深度学习中的分类网络，从Le-net，Alex-net,Vgg,googlenet (inception v1,v2,v3), net in net, resnet50,SE net, mobile net, shuffle Net,还总结了相应的知识点。

Alex围棋游戏源码 研究目标、研究内容和拟解决的关键问题 经过对围棋对弈软件的分析，基本确定围棋对弈系统的研究目标为： 该系统功能包括：人机围棋对弈功能，局域网围棋对弈功能，局域网对弈时聊天功能，对弈中悔棋功能，求和功能及其他扩展功能等。 研究内容为： 1. 实现游戏模式选择功能：通过主界面，可以选择围棋的游戏模式。有人机对弈，局域网对弈等选择。 2. 实现人机对弈中人工智能：在人机对弈中，电脑可以根据棋局判断下一步下子。 3. 实现局域网对弈功能：选择局域网对弈后，登陆服务器，可以选择游戏台号，与已经选择同台号的对手对弈。 4. 实现局域网对弈时的聊天功能：在局域网对弈中，可以与对手聊天，增加游戏的趣味性。 5. 实现对弈中游戏的附加功能：对弈时悔棋功能，求和功能，计时功能等。 6. 根据系统的需求，进行可行性分析，制作，构建合适系统。 7. 分析系统基本功能，根据系统的每个功能模块，分析各个模块的用户界面设计。 8. 研究实现主程序功能和其他功能。 研究的基本思路和方法、技术路线、实验方案及可行性分析 基本思路和方法: 1. 熟悉围棋各种规矩，了解系统需要实现的功能。 2. 根据系统需求，完善系统功能模块。 3. 人机对弈中电脑的人工智能对弈实现。 4. 对弈中悔棋功能的实现。 5. 局域网对弈的实现。 6. 局域网对弈的聊天功能实现。 7. 熟悉C#网络通信编程，熟悉相关类和函数。

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对话系统旨在让用户和系统之间更加自然的对话，让系统记住用户历史话语。 网络上开源的对话系统架构不多，以OpenDial和Alex较为成熟。本文采用Alex的方式。 Alex 系统是由位于捷克的查理大学使用Python 2开发。