AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（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

1.2.1Python环境

1.2.2TextRank环境

1.2.3TensorFlow环境

1.2.4PyQt5及Qt Designer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2Trump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

2.2.1Python环境

2.2.2TensorFlow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

3.2.1Python环境

3.2.2TensorFlow环境

3.2.3Android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4Image2Poem——根据图像生成古体诗句

4.1总体设计

4.1.1系统整体结构图

4.1.2系统流程图

4.2运行环境

4.2.1Python环境

4.2.2TensorFlow安装

4.2.3其他Python模块的安装

4.2.4百度通用翻译API开通及使用

4.3模块实现

4.3.1数据准备

4.3.2Web后端准备

4.3.3百度通用翻译

4.3.4全局变量声明

4.3.5创建模型

4.3.6模型训练及保存

4.3.7模型调用

4.4系统测试

4.4.1训练准确率

4.4.2模型效果

4.4.3整合应用

项目5歌曲人声分离

5.1总体设计

5.1.1系统整体结构图

5.1.2系统流程图

5.2运行环境

5.2.1Python环境

5.2.2TensorFlow环境

5.2.3Jupyter Notebook环境

5.3模块实现

5.3.1数据准备

5.3.2数据预处理

5.3.3模型构建

5.3.4模型训练及保存

5.3.5模型测试

5.4系统测试

5.4.1训练准确率

5.4.2测试效果

5.4.3模型应用

项目6基于Image Caption的英语学习

6.1总体设计

6.1.1系统整体结构图

6.1.2系统流程图

6.2运行环境

6.2.1Python环境

6.2.2TensorFlow环境

6.2.3微信开发者工具

6.3模块实现

6.3.1准备数据

6.3.2模型构建

6.3.3模型训练及保存

6.3.4模型调用

6.3.5模型测试

6.4系统测试

6.4.1训练准确率

6.4.2测试效果

6.4.3模型应用

项目7智能聊天机器人

7.1总体设计

7.1.1系统整体结构图

7.1.2系统流程图

7.2运行环境

7.2.1Python环境

7.2.2TensorFlow环境

7.3模块实现

7.3.1数据预处理

7.3.2模型构建

7.3.3模型测试

7.4系统测试

7.4.1训练损失

7.4.2测试效果

7.4.3模型应用

项目8说唱歌词创作应用

8.1总体设计

8.1.1系统整体结构图

8.1.2系统流程图和前端流程图

8.2运行环境

8.2.1Python环境

8.2.2TensorFlow环境

8.2.3其他环境

8.3模块实现

8.3.1数据预处理与加载

8.3.2模型构建

8.3.3模型训练及保存

8.3.4模型测试

8.4系统测试

8.4.1模型困惑度

8.4.2模型应用

项目9基于LSTM的语音/文本/情感识别系统

9.1总体设计

9.1.1系统整体结构图

9.1.2系统流程图

9.1.3网页端配置流程图

9.2运行环境

9.2.1Python环境

9.2.2TensorFlow环境

9.2.3网页端环境框架——Django

9.3模块实现(服务器端)

9.3.1数据处理

9.3.2调用API

9.3.3模型构建

9.3.4模型训练及保存

9.4网页实现(前端)

9.4.1Django的管理脚本

9.4.2Django的核心脚本

9.4.3网页端模板的组成

9.4.4Django的接口验证脚本

9.4.5Django中URL模板的连接器

9.4.6Django中URL配置

9.5系统测试

9.5.1训练准确率

9.5.2效果展示

项目10基于人脸检测的表情包自动生成器

10.1总体设计

10.1.1系统整体结构图

10.1.2系统流程图

10.1.3文件结构

10.2运行环境

10.2.1Python环境

10.2.2TensorFlow环境

10.2.3OpenCV环境

10.2.4Pillow环境

10.3模块实现

10.3.1图形用户界面

10.3.2人脸检测与标注

10.3.3人脸朝向识别

10.3.4人脸处理与表情包合成

10.4系统测试

10.4.1确定运行环境符合要求

10.4.2应用使用说明

项目11AI作曲

11.1总体设计

11.1.1系统整体结构图

11.1.2系统流程图

11.2运行环境

11.2.1Python环境

11.2.2虚拟机环境

11.2.3TensorFlow环境

11.2.4Python类库及项目软件

11.3模块实现

11.3.1数据预处理

11.3.2信息提取

11.3.3模型构建

11.3.4模型训练及保存

11.3.5音乐生成

11.4系统测试

11.4.1模型训练

11.4.2测试效果

项目12智能作文打分系统

12.1总体设计

12.1.1系统整体结构图

12.1.2系统流程图

12.1.3前端流程图

12.2运行环境

12.2.1Python环境

12.2.2Keras环境

12.2.3Django环境

12.3模块实现

12.3.1数据预处理

12.3.2模型构建

12.3.3模型训练及保存

12.3.4模型测试

12.4系统测试

12.4.1训练准确率

12.4.2模型应用

12.4.3测试效果

项目13新冠疫情舆情监督

13.1总体设计

13.1.1系统整体结构图

13.1.2系统流程图

13.2运行环境

13.2.1Python环境

13.2.2PaddlePaddle环境

13.3模块实现

13.3.1准备预处理

13.3.2模型构建

13.3.3模型训练

13.3.4模型评估

13.3.5模型预测

13.4系统测试

13.4.1训练准确率

13.4.2测试效果

13.4.3模型应用

项目14语音识别——视频添加字幕

14.1总体设计

14.1.1系统整体结构图

14.1.2系统流程图

14.2运行环境

14.3模块实现

14.3.1分离音频

14.3.2分割音频

14.3.3提取音频

14.3.4模型构建

14.3.5识别音频

14.3.6添加字幕

14.3.7GUI界面

14.4系统测试

项目15人脸识别与机器翻译小程序

15.1总体设计

15.1.1系统整体结构图

15.1.2系统流程图

15.2运行环境

15.2.1Python环境

15.2.2TensorFlowGPU/CPU环境

15.2.3OpenCV2库

15.2.4Dlib库

15.2.5Flask环境

15.2.6TensorFlowSSD目标(人脸)检测框架

15.2.7TensorFlowFaceNet 人脸匹配框架

15.2.8微信小程序开发环境

15.2.9JupyterLab

15.3模块实现

15.3.1数据预处理

15.3.2创建模型

15.4系统测试

项目16基于循环神经网络的机器翻译

16.1总体设计

16.1.1系统整体结构图

16.1.2系统流程图

16.2运行环境

16.2.1Python环境

16.2.2PyTorch环境

16.2.3Flask环境

16.3模块实现

16.3.1数据预处理

16.3.2模型构建

16.3.3模型训练及保存

16.3.4模型测试

16.4系统测试

16.4.1训练准确率

16.4.2模型应用

项目17基于LSTM的股票预测

17.1总体设计

17.1.1系统整体结构图

17.1.2系统流程图

17.2运行环境

17.2.1Python环境

17.2.2TensorFlow环境

17.2.3Numpy环境

17.2.4Pandas环境

17.2.5Keras环境

17.2.6Matplotlib环境

17.3模块实现

17.3.1数据预处理

17.3.2模型构建

17.3.3模型保存及输出预测

17.3.4模型测试

17.4系统测试

17.4.1训练准确率

17.4.2模型效果

项目18基于LSTM的豆瓣影评分类情感分析

18.1总体设计

18.1.1系统整体结构图

18.1.2系统流程图

18.2运行环境

18.2.1Python环境

18.2.2TensorFlow环境

18.2.3Keras环境

18.3模块实现

18.3.1数据收集

18.3.2数据处理

18.3.3Word2Vec模型

18.3.4LSTM模型

18.3.5完整流程

18.3.6模型测试

18.4系统测试

18.4.1训练准确率

18.4.2应用效果

项目19AI写诗机器人

19.1总体设计

19.1.1系统整体结构图

19.1.2系统流程图

19.2运行环境

19.2.1Python环境

19.2.2TensorFlow环境

19.2.3Qt Creator下载与安装

19.3模块实现

19.3.1语料获取和整理

19.3.2特征提取与预训练

19.3.3构建模型

19.3.4模型训练

19.3.5结果预测

19.3.6设置诗句评分标准

19.3.7界面设计

19.4系统测试

项目20基于COCO数据集的自动图像描述

20.1总体设计

20.1.1系统整体结构图

20.1.2系统流程图

20.2运行环境

20.3模块实现

20.3.1数据准备

20.3.2模型创建及保存

20.3.3模型训练及保存

20.3.4界面设置及演示

20.4系统测试