基於深度學習的水聲訊號智慧型識別技術與實現
基於開源資料集，講聲音做fft變換轉換為頻譜圖，設計卷積神經網路對聲音進行分類識別。
這裡的處理對計算機環境要求比較高。
1.研究背景與意義
2.聲音特徵提取技術
3.基於深度學習分類器設計
4.實驗結果及將來工作
水聲處理（頻譜fft、log mel 、mfcc）
深度學習（卷積神經網路，reset、inceptionv4）
實現（pycharm、anaconda、python、ubuntu）
kaggle（水聲資料集——海洋生物的、聲音資料集）
基於深度學習的NER
命名實體識別 ner 是在自然語言處理中的乙個經典問題，其應用也極為廣泛。比如從一句話中識別出人名 地名，從電商的搜尋中識別出產品的名字，識別藥物名稱等等。傳統的公認比較好的處理演算法是條件隨機場 crf 它是一種判別式概率模型，是隨機場的一種，常用於標註或分析序列資料，如自然語言文字或是生物序列。...
基於深度學習的目標跟蹤
基於深度學習的目標檢測 基於深度學習的目標檢測綜述 目標檢測演算法匯聚 目標檢測演算法總結 10行 實現目標檢測 深度學習目標檢測 綜述 作者的個人理解 一刀流 tensorflow實現的目標檢測 有github 目標檢測演算法簡介，都是文字 內容摘要 r cnn是region based conv...
基於遙感背景的深度學習探索 深度學習簡介（一）
深度學習，我起初對其感覺既陌生又熟悉 陌生的是我完全不懂它背後的數學原理，熟悉是深度學習炒的太火，你不想知道都不可能 換句話說我腦海中沒有建立深度學習的大樹，只有硬生生的 深度學習 這個詞。而本文我想簡單介紹一下我通過學習之後建立起的深度學習的簡單樹，而這個所謂的樹指的是機器學習 深度學習 神經網路...