展示了一个简单的二分类神经网络的训练和应用流程。主要步骤包括： 1. 数据准备与预处理 2. 构建模型 3. 编译模型 4. 训练模型 5. 评估模型 6. 模型应用与部署 加载和应用已训练的模型 1. 数据准备与预处理 在本例中，数据准备是通过两个 Numpy 数…

学习计划：将目前已经学的知识点串成一个思维导图。在往后的学习过程中，不断往思维导图里补充，形成自己整个知识体系。对于思维导图里的每个技术知识，自己用简洁的话概括出来， 训练自己的表达能力。

人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客 生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器&#xff0…

人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客 PyTorch 提供三种主要的 RNN 变体： nn.RNN：最基本的循环神经网络，适用于短时依赖任务。nn.LSTM：长短时记忆网络，适用于长序列数据，能有效解决…

人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客 完整代码： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split …

人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np# 1. 创建线性回归模型类 class LinearRegressionModel(nn.Module):def __init__(self):super(LinearRegressionModel, self).…

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人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客 LSTM 通过 记忆单元（cell） 和 三个门控机制（遗忘门、输入门、输出门）来控制信息流： 记忆单元（Cell State） 负责存储长期信息&…