AI源码解读：循环神经网络深度学习案例（RNN Python版）

项目1 文章辅助生成系统
1．1 总体设计
1．1．1 系统整体结构图
1．1．2 系统流程图
1．2 运行环境
1．2．1 Python环境
1．2．2 TextRank环境
1．2．3 TensorFlow环境
1．2．4 PyQt5及QtDesigner运行环境
1．3 模块实现
1．3．1 数据预处理
1．3．2 抽取摘要
1．3．3 模型搭建与编译
1．3．4 模型训练与保存
1．3．5 图形化界面的开发
1．3．6 应用封装
1．4 系统测试
1．4．1 训练困惑度
1．4．2 测试效果
1．4．3 模型应用
项目2 Trump推特的情感分析
2．1 总体设计
2．1．1 系统整体结构图
2．1．2 系统流程图
2．2 运行环境
2．2．1 Python环境
2．2．2 TensorFlow环境
2．2．3 工具包
2．3 模块实现
2．3．1 准备数据
2．3．2 数据预处理
2．3．3 模型构建
2．3．4 模型测试
2．4 系统测试
2．4．1 模型效果
2．4．2 模型应用
项目3 基于LSTM的影评情感分析
3．1 总体设计
3．1．1 系统整体结构图
3．1．2 系统前后端流程图
3．2 运行环境
3．2．1 Python环境
3．2．2 TensorFlow环境
3．2．3 Android环境
3．3 模块实现
3．3．1 数据预处理
3．3．2 模型构建及训练
3．3．3 模型保存
3．3．4 词典保存
3．3．5 模型测试
3．4 系统测试
3．4．1 数据处理
3．4．2 模型训练
3．4．3 词典保存
3．4．4 模型效果
……
项目4 Image2Poem——根据图像生成古体诗句
项目5 歌曲人声分离
项目6 基于ImageCaption的英语学习
项目7 智能聊天机器人
项目8 说唱歌词创作应用
项目9 基于LSTM的语音/文本/情感识别系统
项目10 基于人脸检测的表情包自动生成器
项目11 AI作曲
项目12 智能作文打分系统
项目13 新冠疫情舆情监督
项目14 语音识别——视频添加字幕
项目15 人脸识别与机器翻译小程序
项目16 基于循环神经网络的机器翻译
项目17 基于LSTM的股票预测
项目18 基于LSTM的豆瓣影评分类情感分析
项目19 AI写诗机器人
项目20 基于COCO数据集的自动图像描述