深度学习案例集 🧠

图像识别案例 📷

1. 手写数字识别
   使用MNIST数据集训练卷积神经网络（CNN），准确率可达99%。

   [点击查看完整代码实现](/案例/深度学习实战)

2. 物体检测
   通过YOLO算法实现实时目标检测，可检测多种常见物品。

   

3. 图像分类
   基于ResNet模型对CIFAR-10数据集进行分类任务。

   

自然语言处理案例 📝

1. 情感分析
   利用LSTM网络对文本进行情感倾向判断，支持中文和英文。

   

2. 机器翻译
   基于Transformer模型实现中英互译，支持多语言扩展。

   

3. 文本生成
   通过GPT-2模型生成连贯文本，可应用于对话系统。

   

时间序列预测案例 ⏳

1. 股票价格预测
   使用LSTM网络分析历史数据，预测未来趋势。

   

2. 天气预测
   基于多变量时间序列数据训练模型，预测温度与降水。

   

3. 销售量预测
   结合季节性和趋势性特征，实现精准销量预测。

   

👉 点击查看更多深度学习案例