hjz20050621

摘要： 第23天：自然语言处理 学习目标：掌握NLP基础，学习RNN和LSTM。 具体内容： 词嵌入（Word Embedding）：Word2Vec、GloVe。 循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。 练习：使用LSTM进行文本分类（如IMDb电影评论情感分析）。 任务： 完成文本分类任务 阅读全文

摘要： 第22天：卷积神经网络 学习目标：掌握CNN原理和应用。 具体内容： CNN基本原理：卷积层、池化层、全连接层。 使用PyTorch/TensorFlow构建CNN模型（如LeNet、AlexNet）。 练习：使用CIFAR-10数据集训练一个CNN模型进行图像分类。 任务： 完成CNN模型构建和训 阅读全文