卷积神经网络在图像处理方面的应用

基于神经网络的深度学习是如今最热门的研究领域之一,深度学习中的卷积神经网络在图像处理方面被广泛应用。本文阐述了卷积神经网络的原理;介绍了基于卷积神经网络的图像处理在图像分类、图像标注、物体检测、图像语义分割、人脸识别和验证等方面的应用;阐述了深度学习存在的网络收敛于局部最优点而不是全局最优点、过拟合、梯度弥散等问题。

基于Seq2Seq的问答系统应用研究

本文描述了一个基于LSTM的Seq2Seq端到端训练问答系统的设计与实现,比较了引入注意力(Attention)机制和没有引入注意力机制的模型的效果。在预测阶段,使用束搜索(beam search)算法使模型预测结果更加合理和多样。

基于Scrapy-Redis分布式数据采集平台的设计与实现

针对微博平台大数据的采集、挖掘、分析等热点问题,深入介绍并分析了采集平台的相关理论技术,通过对采集平台功能结构及后台数据库设计、页面爬取和解析、反爬虫的应用技术设计、分布式策略设计等四个方面的技术研究,设计并实现了一种基于分布式的微博数据采集平台;给出了主从模式系统架构;达到了用户只需根据需要输入待爬取微博页面的ID,并选择要采集的数据类型,即可获得所需数据的目的。经测试,系统搭建成本低,爬取性能高,可运用于微博数据的舆情分析和数据调研等研究方面的基础数据采集。