m0_63057596的博客

功能定义基于 BERT 的文本分类模型。关键点使用BertModel加载预训练 BERT 模型。在 BERT 的输出后添加一个全连接层（nn.Linear）用于分类。使用对输入文本进行分词和编码。self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_path) # 加载预训练 BERT 模型self.cls_head = nn.Linear(768, num_class) # 分类头。

自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是深度学习中的一种重要技术，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等多个领域。

无监督学习是指在没有给定明确标签或目标值的情况下，对数据进行分析和学习的方法。它旨在发现数据中的自然结构、模式或规律，例如将数据聚类成不同的组，或者学习数据的分布特征等。

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卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）是一种深度学习模型，在图像识别、语音识别等诸多领域取得了显著成果。

通过线性回归，对 COVID-19 的相关数据进行分析，预测病例。