最适合入门的100个深度学习项目
CSDN 2024-06-22 13:05:11 阅读 66
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前言
大家好，我是阿光。
本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
正在更新中~ ✨
🚨 我的项目环境：
平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1
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💖 项目链接
| 序号 | 项目名称 |
|---|---|
| 1 | 使用文心大模型ERNIE-ViLG生成图片 |
| 2 | Python+OpenCV+MediaPipe手势识别系统 |
| 3 | Python+OpenCV+MediaPipe实时人流检测 |
| 4 | 使用PyTorch实现验证码识别 |
| 5 | 利用pytorch长短期记忆网络LSTM实现股票预测分析 |
| 6 | 使用pytorch实现LSTM自动AI作诗（藏头诗和首句续写） |
| 7 | 基于pytorch使用LSTM进行文本情感分析 |
| 8 | 基于pytorch使用LSTM进行谣言检测 |
| 9 | 基于pytorch使用LSTM实现新闻本文分类任务 |
| 10 | 基于pytorch使用LSTM实现文本匹配任务 |
| 11 | 使用GRU进行天气变化的时间序列预测 |
| 12 | 基于vgg16进行迁移学习服装分类 |
| 13 | 基于Inception v2实现判别mnist手写数据集 |
| 14 | 基于LSTM实现春联上联对下联 |
| 15 | 基于词级ngram的词袋模型对twitter数据进行情感分析 |
| 16 | 基于CNN 卷积神经网络手写数字图像识别 |
| 17 | 基于PyTorch搭建LSTM模型实现风速时间序列预测 |
| 18 | 基于PyTorch搭建RNN模型实现风速时间序列预测 |
| 19 | PCA降维：简易人脸识别模型 |
| 20 | 聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用（图片压缩） |
| 21 | 基于PyTorch搭建MLP(ANN)模型实现风速时间序列预测 |
| 22 | 基于PyTorch搭建LSTM+CNN模型实现风速时间序列预测 |
| 23 | 基于ResNet18实现昆虫分类任务 |
| 24 | 基于PyTorch搭建CNN(一维卷积Conv1D)模型实现风速时间序列预测 |
| 25 | 基于PyTorch搭建LSTM+注意力机制(Attention)模型实现风速时间序列预测 |
| 26 | 基于双向BiLSTM实现微生物图像分类 |
| 27 | 基于RNN实现微博热点新闻分类 |
| 28 | 基于BiGRU短期电力负荷预测方法 |
| 29 | 基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割 |
| 30 | 基于UNet实现血管瘤超声图像分割 |
| 31 | 基于ResNet101实现猴痘病毒识别任务 |
| 32 | 基于ShuffleNet实现中草药识别任务 |
| 33 | 使用文心大模型ERNIE-GEN-COUPLET一键对联生成 |
| 34 | 基于AnimeGAN模型生成宫崎骏风格动漫照片 |
| 35 | 基于LSTM + 注意力机制（self-attention）进行天气变化的时间序列预测 |
| 36 | 基于自注意力机制（Self-Attention）对twitter数据进行情感分析 |
| 37 | 基于TF-IDF与KMeans的海量新闻文本聚类 |
| 38 | 基于一维卷积Conv1D进行天气变化的时间序列预测 |
| 39 | 基于GoogLeNet实现鸟类识别任务 |
| 40 | 基于一维卷积Conv1D对电商评论数据文本情感分类 |
| 41 | 基于DenseNet121实现26个英文字母识别任务 |
| 42 | 基于Transformer实现电影评论星级分类任务 |
| 43 | 基于Transformer实现Twitter文本隐喻二分类 |
| 44 | 基于CNN实现冠状病毒推文NLP文本分类 |
| 45 | 基于RNN+CNN实现NLP判别新闻真伪 |
| 46 | 基于MobileNetv3实现人脸面部表情识别 |
| 47 | 基于MnasNet实现垃圾分类任务 |
| 48 | 基于Transformer实现100项体育运动分类 |
| 49 | 基于AlexNet实现宠物小精灵（宝可梦）分类任务 |
| 50 | 基于LeNet5实现交通标志分类任务 |
| 51 | 基于ResNet50实现多目标美味蛋糕图像分类 |
| 52 | 基于ViT（Vision_Transformer）识别七龙珠超级赛亚人 |
| 53 | 基于AutoEncoder的图像降噪实战 |
| 54 | 基于Conv3D实现三维立体MNIST数据集分类 |
| 55 | 基于一维卷积Conv1D实现猫狗叫声语音识别 |
| 56 | 基于LSTM实现乐器声音音频识别 |
| 57 | 基于RNN实现垃圾邮件辨别 |
| 58 | 基于Pyramid Vision Transformer（PVT-v2）实现奥特曼识别 |
| 59 | 基于CNN实现3D MNIST数字识别 |
| 60 | 基于CNN卷积神经网络实现中文手写汉字识别 |
| 61 | 基于word2vec（CBOW）方法训练词向量 |
| 62 | 基于CNN实现书法字体风格识别任务 |
| 63 | 基于CNN实现视频动作分类任务 |
| 64 | 基于MediaPipe实现人脸五官定位检测 |
| 65 | 基于PaddleOCR识别火车票信息 |
| 66 | 基于MFCC对GTZAN音乐流派分类 |
| 67 | 基于Transformer实现人格个性指示 |
| 68 | 8行代码实现验证码识别 |
| 69 | 使用1*1卷积实现咖啡豆图像分类 |
| 70 | Pytorch时间序列电力数据多输出预测 |
| 71 | 基于Pytorch的语音情感识别系统 |
| 72 | 基于Pytorch的中文问题相似度实战 |
| 73 | 基于CNN卷积神经网络实现手势识别 |
| 74 | 基于GAN（生成对抗网络）生成动漫人物图像 |
| 75 | 基于vgg19的梵高图像风格迁移 |
| 76 | 基于Embedding + LSTM + CNN进行二手车价格预测 |
| 77 | 基于TextCNN实现情感分析任务 |
| 78 | 基于FastText实现情感二分类任务 |
| 79 | 基于DPCNN实现电商情感分析任务 |
| 80 | 基于Pytorch+Bert实现电商情感多分类任务 |
| 81 | 基于ERNIE2.0文心大模型实现中文短文本分类任务 |
| 82 | 基于飞浆ERNIE3.0百亿级大模型实现中文短文本分类任务 |
| 83 | 基于TextRNN实现情感短文本分类任务 |
| 84 | 基于TextRCNN实现中文短文本分类任务 |
| 85 | 基于BiLSTM-Attention实现中文文本分类任务 |
| 86 | 基于CharCNN实现中文情感分类任务 |
| 87 | 基于Google的预训练模型XLNet实现电商情感多分类任务 |
| 88 | 基于GPT2实现中文新闻文本分类任务 |
| 89 | 基于PyTorch+HAN实现中文情感分类任务 |
| 90 | 基于PyTorch+Conv-GRNN & LSTM-GRNN实现中文情感分类任务 |
| 91 | 基于PyTorch+TextCNN实现英文长文本诗歌文本分类 |
| 92 | 基于PyTorch+LSTM实现共享单车需求预测 |
| 93 | 基于BiLSTM-Attention实现天气变量预测风速 |
| 94 | 基于PyTorch+LSTM的交通客流预测（时间序列分析） |
| 95 | 基于Pytorch+CNN实现英文文本语义相似度 |
| 96 | 基于MultinomialNB多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务 |
| 97 | 基于PyTorch+CNN实现谣言检测任务 |
| 98 | 基于PyTorch+Attention注意力机制实现天气变化的时间序列预测 |
| 99 | 基于PyTorch+CNN一维卷积实现短期电力负荷预测 |
| 100 | 基于PyTorch+Transformer实现谣言检测系统 |
部分数据集以及项目实现思路来自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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