类（class）和对象(object)是两种以计算机为载体的计算机语言的合称。对象是对客观事物的抽象，类是对对象的抽象。类是一种抽象的数据类型。它们的关系是，对象是类的实例，类是对象的模板。

反向传播算法是训练神经网络的最常用且最有效的算法。本实验将阐述反向传播算法的基本原理，并用 PyTorch 框架快速的实现该算法。

自然语言处理在生物医学领域迅速发展，已经成为当前的研究热点

监督学习（英语：Supervised learning）是机器学习中最为常见、应用最为广泛的分支之一。

在处理文本的任务中，也存在预处理这么一个重要阶段，包括诸如统一数据格式、去噪、词形还原、分词之类的基本操作，以及语义分析、关键词提取、对于数据不平衡的处理等更进一步的精细处理。

PyTorch 中的所有操作都是在张量的基础上进行的，本实验主要讲解了张量定义和相关张量操作以及 GPU 和张量之间的关系，为以后使用 PyTorch 进行深度学习打下坚实的基础。

一看就懂，一学就会！

Pandas 是非常著名的开源数据处理库，其基于 NumPy 开发，该工具是 Scipy 生态中为了解决数据分析任务而设计。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。