# 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
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
版权申诉
45 浏览量
2024-06-19
20:25:20
上传
评论 1
收藏 16.74MB ZIP 举报
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 （76个子文件） 
主-main HandwrittenNumeralRecognition assets 
test1.png 48KB test2.png 6KB
test1 3KB visualize events.out.tfevents.1621082747.LAPTOP-2N3BREN3 40B events.out.tfevents.1621082770.LAPTOP-2N3BREN3 14KB main.py 5KB
实验报告.pdf 238KB DogCat assets model2.png 98KB model1.png 7KB visualize ResNet50_pretrained_0605_09_11 Train events.out.tfevents.1622855483.LAPTOP-2N3BREN3 268KB Validate events.out.tfevents.1622855483.LAPTOP-2N3BREN3 506B Test events.out.tfevents.1622855483.LAPTOP-2N3BREN3 35KB ResNet50_0605_01_12 Train events.out.tfevents.1622826759.LAPTOP-2N3BREN3 5.33MB Validate events.out.tfevents.1622826759.LAPTOP-2N3BREN3 9KB Test events.out.tfevents.1622854393.LAPTOP-2N3BREN3 35KB VGG16_pretrained_0606_09_22 Train events.out.tfevents.1622942562.LAPTOP-2N3BREN3 268KB Validate events.out.tfevents.1622942562.LAPTOP-2N3BREN3 506B Test events.out.tfevents.1622942562.LAPTOP-2N3BREN3 35KB VGG16_0605_11_52 Train events.out.tfevents.1622865125.LAPTOP-2N3BREN3 10.68MB Validate events.out.tfevents.1622865125.LAPTOP-2N3BREN3 19KB Test events.out.tfevents.1622865125.LAPTOP-2N3BREN3 35KB main.py 8KB data __init__.py 143B CatDog.py 2KB __pycache__ CatDog.cpython-37.pyc 2KB __init__.cpython-37.pyc 254B net __init__.py 235B ResNet50.py 3KB VGG16.py 2KB __pycache__ VGG16.cpython-37.pyc 2KB ResNet50.cpython-37.pyc 3KB __init__.cpython-37.pyc 330B BasicModule.cpython-37.pyc 1KB BasicModule.py 1KB 实验报告.pdf 1.19MB README.md 2KB AutoPoetry assets visualize PoetryModel_0617_17_07 Train events.out.tfevents.1623920828.LAPTOP-2N3BREN3 3.42MB main.py 7KB data tang.npz 5.49MB utils __init__.py 178B PoetryData.py 1KB __pycache__ PoetryData.cpython-37.pyc 1KB __init__.cpython-37.pyc 271B models __init__.py 214B PoetryModel.py 1KB __pycache__ PoetryModel.cpython-37.pyc 1KB __init__.cpython-37.pyc 311B BasicModule.cpython-37.pyc 1KB BasicModule.py 960B SentimentAnalysis assets visualize LSTMModel_0630_22_15 Train events.out.tfevents.1625062500.LAPTOP-2N3BREN3 97KB Validate events.out.tfevents.1625062500.LAPTOP-2N3BREN3 976B Test events.out.tfevents.1625062500.LAPTOP-2N3BREN3 388B LSTMModel_0630_19_37 Train events.out.tfevents.1625053075.LAPTOP-2N3BREN3 970KB Validate events.out.tfevents.1625053075.LAPTOP-2N3BREN3 9KB Test events.out.tfevents.1625053075.LAPTOP-2N3BREN3 388B TextCNN_0630_21_51 Train events.out.tfevents.1625061083.LAPTOP-2N3BREN3 97KB Validate events.out.tfevents.1625061083.LAPTOP-2N3BREN3 976B Test events.out.tfevents.1625061083.LAPTOP-2N3BREN3 388B main.py 8KB data 
test.txt 105KB validation.txt 1.55MB train.txt 5.49MB utils __init__.py 185B BuildData.py 2KB CommentDataset.py 2KB __pycache__ BuildData.cpython-37.pyc 2KB CommentDataset.cpython-37.pyc 2KB __init__.cpython-37.pyc 285B models __init__.py 247B LSTMModel.py 2KB __pycache__ LSTMModel.cpython-37.pyc 2KB __init__.cpython-37.pyc 353B TextCNN.cpython-37.pyc 2KB BasicModule.cpython-37.pyc 1KB TextCNN.py 2KB BasicModule.py 1KB资源评论
