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人工智能--基于循环神经网络的新闻话题分类

理解循环神经网络RNN的基本原理和掌握利用循环神经网络进行文本分类的方法

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人工智能--自动编码器

理解自动编码器的基本原理和掌握利用自动编码器进行图像去燥的方法。

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人工智能--Embedding层

理解Embedding层的用法和掌握利用Embedding层对单词进行向量化

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人工智能--卷积结果可视化

根据卷积的输出结果,理解卷积运算的过程和掌握模型可视化的方法

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人工智能--Keras网络训练

掌握Keras进行训练的方法和掌握各种优化器和损失函数的特点

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人工智能--卷积结果可视化

根据卷积的输出结果,理解卷积运算的过程和掌握模型可视化的方法

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人工智能--基于LSTM的文本生成

理解文本生成的基本原理和掌握利用LSTM生成唐诗宋词的方法

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大模型学习篇(一):初识大模型

初识大模型,了解什么是语言模型,以及大模型和小模型的区别。

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机器学习(一):基于Logistic回归模型的分类预测(算法实践)——阿里云天池

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、pandas是什么?示例:pandas 是基于N

#python#机器学习
人工智能--Keras卷积神经网络

理论基础:卷积神经网络目的与要求:掌握Keras构建卷积神经网络的主要步骤。理解卷积操作。操作内容:修改如下代码,对cifar10数据库,调整网络结构为LeNet,优化算法及其学习率,批量大小batch_size,迭代的代数epoch,分析相应的结果。要修改的代码:# In[1]:读取数据from keras.datasets import mnistfrom keras import utils

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