计算机毕设选题深度学习
时间: 2025-01-28 14:11:02 浏览: 54
### 计算机毕业设计中的深度学习选题方向及题目推荐
#### 深度学习基础研究类
对于希望深入理解深度学习理论和技术的学生来说,可以选择一些偏重于算法改进、模型优化的研究型课题。这类项目通常需要较强的数学背景和编程能力。
- **基于Transformer架构的语言模型性能提升方法**
- 探讨如何通过调整自注意力机制来提高大型预训练语言模型的效果[^2]。
- **对抗样本攻击与防御策略分析**
- 研究针对图像分类器的对抗扰动生成及其对应的防护措施[^4]。
#### 应用领域探索类
如果更倾向于将现有技术应用于实际场景,则可以从医疗影像诊断、自动驾驶汽车感知系统等多个方面入手。
- 开发一套能够识别并标记肺部结节位置的应用程序,辅助医生快速定位病变区域[^1]。
- **无人驾驶车辆环境感知系统的构建**
- 设计一种融合激光雷达数据和其他传感器信息的方法,用于增强无人车对外界物体检测精度。
#### 跨学科交叉创新类
鼓励学生打破传统界限,在不同行业间寻找新的增长点和发展机遇。比如结合金融风控预测、智能制造过程监控等领域开展工作。
- **面向金融科技的风险评估模型建立**
- 运用循环神经网络处理时间序列交易记录,从而更好地捕捉市场波动规律,为投资决策提供支持。
- **工业互联网平台下设备健康状态监测方案**
- 借助物联网采集到的大规模运行参数作为输入特征,训练适合特定类型生产设备的状态估计器[^3]。
```python
import tensorflow as tf
from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
def load_model_and_tokenizer(model_name='bert-base-cased'):
model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
return model, tokenizer
model, tokenizer = load_model_and_tokenizer()
print("Loaded BERT-based sequence classification model and its corresponding tokenizer.")
```
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