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  • Deep Residual Network using Exponential Linear Unit

    Designed a model for image classification which improves the learning behavior of Residual Networks and has better accuracy compared to previously published state-of-the-art models with 5.62% error rate, least in existing models The preprint arXiv paper has been cited 10 times and received appreciation from Node.js founder, Ryan Dahl via Twitter Publication: ACM Digital Library ISBN 978-1-4503-4301-5

  • Tweet Sentiment Classification

    Implemented IJCA 2015 paper research using Textblob to classify tweets into positive, negative and neutral sentiment in Python

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