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动手学深度学习（一）：深度学习模型及学习方法简介

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自然语言处理应用(一)：情感分析

我们在下面的类中实现textCNN模型。除了用卷积层代替循环神经网络层外，我们还使用了两个嵌入层：一个是可训练权重，另一个是固定权重。**kwargs):# 这个嵌入层不需要训练# 最大时间汇聚层没有参数，因此可以共享此实例# 创建多个一维卷积层# 沿着向量维度将两个嵌入层连结起来，# 每个嵌入层的输出形状都是（批量大小，词元数量，词元向量维度）连结起来# 根据一维卷积层的输入格式，重新排列张量，以便通道作为第2维。

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动手学LLM（ch1）

大型语言模型（LLM）是基于深度神经网络的神经网络，旨在理解和生成类人文本。它们通过在海量文本数据上训练，掌握语言的上下文和结构，具有预测下一个单词的能力。LLM采用transformer架构，能够选择性关注输入的不同部分，从而处理语言的细微差别和复杂性。由于具备生成文本的能力，LLM也被视为生成式人工智能（GenAI）的一种形式。与传统机器学习不同，深度学习不需要人工提取特征，能够自动识别数据中的复杂模式，广泛应用于各种自然语言处理任务。

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人工智能学习路径：从机器学习到NLP的体系化实战指南

机器学习作为人工智能的核心基础，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测。其基本原理包括监督学习、无监督学习和强化学习三大类型，分别适用于不同的应用场景。在技术价值层面，机器学习能够处理海量数据、发现隐藏模式，为决策提供数据支持。实际应用中，机器学习已广泛应用于推荐系统、金融风控、医疗诊断等领域。自然语言处理（NLP）作为机器学习的重要分支，专注于让计算机理解和生成人类语言，涉及文本分类、情感分析、机器翻译等技术。通过可视化学习工具和交互式实践项目，学习者可以更直观地掌握AI算法的核心原理，建立从基础理论

weixin_34378969的博客 362

深度学习模型：从入门到精通

想象一下，你正在教一个孩子识别猫。你会给他看很多猫的图片，并告诉他“这是猫”。经过反复的学习，孩子最终能够自己认出猫。深度学习模型的工作原理与此类似，只不过它学习的是数据中的复杂模式，而非具体的物体。深度学习模型是一种人工神经网络，它由多个“层”组成，每一层都包含许多“神经元”。这些神经元相互连接，就像我们大脑中的神经元一样。通过大量的数据训练，深度学习模型可以学习到数据中的特征，并用于预测或分类等任务。深度学习模型是人工智能领域的一颗璀璨明珠，它正在改变着世界，也改变着我们的生活。

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NLP：自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和翻译人类语言。对于一些序列输入的信息，例如语音、语言等，不同时刻之间的输入存在相互的影响，需要一种模型能够“记忆”历史输入的信息，进而对整个序列进行完整的特征提取和表征。循环神经网络就是面对这样的需求提出来的，它能够“记忆”序列输入的历史信息，从而能够较好的对整个序列进行语义建模。目前，RNN及其变种在NLP领域有着广泛的应用。语音识别、对话系统、机器翻译、情感分析等等领域，在产业界，RNN及其变种都是最主要的特征提取工具。

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