1 基于 RNN 实现文本分类

实验要求

基于 RNN 实现文本分类任务，数据使用搜狐新闻数据。任务重点在于搭建并训练 RNN 网络来提取特征，最后通过一个全连接层实现分类目标。

数据集下载地址：SogouCS, 网址：http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php

实验过程

2 使用 CNN 完成图像分类

实验要求

基于 CIFAR-10 数据集使用 CNN 完成图像分类任务。

数据集下载地址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

实现过程

本实验使用 keras 完成

1、首先 import 需要用到的库与函数

2、加载数据：直接从 keras 数据库中下载数据，不必自己下载数据集

3、搭建网络

网络结构如下：

4、训练网络

5、将训练好的网络用语测试集，得出测试集准确率

3 使用 GAN 实现手写图像生成

实验要求：

基于 MNIST 数据集使用 GAN 实现手写图像生成的任务。

数据集下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

实验过程

1、 使用 TensorFlow 导入数据

2、 Input

3、 generator

4、discriminator

5、定义参数

6、构建网络

7、定义 Loss

8、optimizer

9、训练

训练结果：

10、绘制 Loss 曲线

11、显示图像

12、显示整体生成过程