国科大深度学习课程作业-手写数字体识别，猫狗分类，自动写诗，情感分析+源代码+文档说明.zip

# 国科大深度学习课程作业（徐俊刚老师课程） ## 实验一手写数字体识别 实验一是使用`MNIST`手写数字体数据集进行训练和预测，实现测试集准确率达到98%及以上。本实验的目的： * 掌握卷积神经网络基本原理，以`LeNet`为例 * 掌握主流框架的基本用法以及构建卷积神经网络的基本操作 * 了解如何使用`GPU` ## 实验二猫狗分类 实验二是猫狗分类，使用`Kaggle`猫狗分类的原始数据集，实现模型最终的准确率达到75%及以上。本实验的目的： * 为了进一步掌握使用深度学习框架进行图像分类任务的具体流程如：读取数据、构造网络、训练和测试模型 * 掌握经典卷积神经网络`VGG16`、`ResNet50`的基本结构 ## 实验三自动写诗 实验三是自动写诗，使用`tang.npz`，使用深度学习框架`Pytorch`，最终实现一个可以自动写诗的程序。本实验的目的如下： * 理解和掌握循环神经网络概念及在深度学习框架中的实现 * 掌握使用深度学习框架进行文本生成任务的基本流程：如数据读取、构造网络、训练和预测等 ## 实验四情感分析 实验四是情感分析，使用深度学习框架`Pytorch`，最终实现对中文电影评论的情感分类，实现测试准确率在83%以上。本实验的目的如下： * 进一步加深对卷积神经网络基本原理的理解 * 掌握卷积神经网络处理文本的各项技术 * 掌握文本分类模型Text-CNN的架构和原理