【源码】基于深度学习的人工智能实验项目WHUCSEAI

项目简介

本项目是基于深度学习的人工智能实验项目，通过五个不同实验展示和应用深度学习技术，包括遗传算法实验、启发式搜索（如A*算法）实验、迷宫问题（BFS和DFS）实验、深度学习模型（如BiLSTM和CNN）实验等，每个实验都有对应代码实现及文件总结。

项目的主要特性和功能

1. 遗传算法实验：借助遗传算法寻找函数最大值，实现基于二进制编码、适应度函数计算、选择、交叉和变异等操作的寻优过程。
2. 启发式搜索实验：运用启发式搜索算法（如A*算法）寻找迷宫路径，能搜索起点到终点的最短路径，并使用启发式函数估计距离。
3. 迷宫问题（BFS和DFS）实验：利用广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）算法解决迷宫路径搜索问题。
4. 深度学习模型（BiLSTM和CNN）实验：使用BiLSTM和CNN模型处理序列或图像数据，涵盖数据预处理、模型训练、验证和测试，以及结果输出与可视化。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python环境，推荐使用Python 3.x版本。
• 安装必要的库，如PyTorch、NumPy等，使用pip命令进行安装： bash pip install torch numpy

获取代码

复制或下载项目代码到本地。

运行实验

根据实验需求在命令行中运行相应的Python文件。例如，运行遗传算法实验： bash python 人工智能实验三/遗传算法.py

配置和参数调整

根据需要修改配置文件或参数以适应不同的数据集和任务。

查看结果

运行完成后，可在结果文件夹中找到训练和测试的结果。

注意：运行代码前，请确保了解每个实验的目的、数据和代码结构，以便正确配置和运行实验。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】