随着大数据和人工智能的发展, 将人工处理专利的方式转换为自动化处理成为可能. 本文结合卷积神经网络(CNN)提取局部特征和双向长短记忆神经网络(BiLSTM)序列化提取全局特征的优势, 在BiLSTM隐藏层引入注意力机制(Attention机制), 提出了针对中文专利文本数据的BiLSTM_ATT_CNN组合模型. 通过设计多组对比实验, 验证了BiLSTM_ATT_CNN组合模型提升了中文专利文本分类的准确率.

深度卷积神经网络特征提取的数学理论 . pdf

CNN-Numpy-实施 手动实现卷积神经网络，而无需使用诸如pytorch和tensorflow之类的现代库。 换句话说，我从头开始构建了一个神经网络，其中涉及实现正向和反向传播。 我手动编写了反向传播代码，并使用numpy手动实现了每一层的偏导数。 我在这里使用的方程式示例可以在这里找到。 E.Bendersky（2016年10月28日）。 Softmax函数及其导数。 取自 我最完善，最成功的网络是跟踪多个功能的多元回归CNN。 它可以正确确定两个图像之间的形状数量差异以及是否存在反射，但是在测量旋转度和形状之间的填充颜色差异方面存在困难。 为了训练该网络，我必须生成自己的数据集。 项目描述 AI研究人员已将Raven的渐进矩阵（RPM）视觉智商测试用作开发新策略，算法和认知代理的测试平台。 通过构建可以逐步解决更棘手问题的智能体，研究人员希望推动人工智能领域的发展。 下面显示了

中文 | Chinese-number-gestures-recognition Chinese number gestures recognition app（数字手势识别APP，识别0-10） 基于卷积神经网络的数字手势识别APP（安卓） 1、项目简介 这是一个基于卷积神经网络的数字手势识别APP（安卓），主要功能为：通过手机摄像头识别做出的数字手势，能够识别数字0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 对应的手势。 Chinese-number-gestures-recognition项目下包含两块代码：1. DigitalGestureRecognition为安卓APP代码；2. digital_gesture_recognition为PC端处理数据及训练模型代码，编程语言为python。 开发环境： PC端：python3.6, TensorFlow-gp

Sentiment_Analysis_Deep_Learning：使用深度学习（CNN）进行情感分析

本文提出了一种学习深度卷积神经网络(CNN)中可解释卷积滤波器的通用方法，用于对象分类，每个可解释滤波器都对一个特定对象部分的特征进行编码。我们的方法不需要额外的注释对象部分或纹理的监督。相反，我们使用与传统CNNs相同的训练数据。在学习过程中，我们的方法在一个高卷积层中自动分配每个可解释的过滤器，每个过滤器的对象都是某个类别的一部分。

matlab的egde源代码神经网络 mdCNN是MATLAB工具箱，可为2D和3D输入实现卷积神经网络（CNN）。 网络是多维的，内核是3D的，卷积是3D的。 它适用于诸如CT / MRI的体积输入，但也可以支持1D / 2D图像输入。 该框架支持所有主要功能，例如droput，padding，stride，max pooling，L2正则化，动量，交叉熵/ MSE，softmax，回归，分类和批处理归一化层。 框架是完全用matlab编写的，并进行了重大优化。 在培训或测试期间，所有的CPU内核都通过使用Matlab内置多线程技术参与其中。 对于网络，有几个示例被预先配置为运行MNIST，CIFAR10、1D CNN，用于MNIST图像的自动编码器和3dMNIST-MNIST数据集到3D卷的特殊增强。 MNIST演示在几分钟内达到99.2％，CIFAR10演示达到约80％ 我在一个用于在3D CT图像中对椎骨进行分类的项目中使用了此框架。 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 运行MNIST演示：进入文件夹“ Demo / MNIST”，运

视觉常识R-CNN（VC R-CNN） [NEW]：我们提供了VC R-CNN的培训代码和详细的自述文件。 :glowing_star: [NEW]：提供了在MSCOCO上预训练的VC功能。 试试看！ :glowing_star: 该存储库包含官方的PyTorch实施和为论文“ ”提议的VC功能。 有关技术细节，请参阅： 视觉常识R-CNN ，王建强黄，，IEEE 2020年计算机视觉和模式识别会议（CVPR） 关键词：因果干预； 视觉常识； 表征学习[] ， [] ， [ ] ， [ ] 比比克斯 如果您发现我们的VC功能和代码有帮助，请考虑引用以下内容： @inproceedings{wang2020visual, title={Visual commonsense r-cnn}, author={Wang, Tan and Huang, Jianqiang and Zhang, Hanwang and Sun,

用Tensorflow搭建CNN卷积神经网络，实现MNIST手写数字识别-附件资源

对于想要学习深度学习神经网络编程的童鞋们，最开始想迈出第一步的心情往往是恐惧的，焦虑的，而要是有一段可以让你快速读懂的代码，那绝对会让你安心开心的飞起来，它就是这样的“引路人”！