本专栏旨在通过实战案例帮助 深度学习初学者 通过 实战案例 快速掌握深度学习的核心概念和技术,这个专栏将覆盖以下关键主题:

深度学习基础:介绍深度学习的基本原理以及数学概念,你将了解到神经网络的工作原理、激活函数、优化算法等基本概念。

常见算法:例如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)。

数据预处理:我将介绍如何准备数据集,包括数据清洗、特征提取和转换。这是深度学习模型成功的关键步骤之一。

模型训练与优化:我将深入探讨如何训练深度学习模型,包括选择合适的损失函数、调整超参数和处理过拟合问题。

深度学习应用:将探索深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用。

文章目录

一、前言

二、BiLSTM的是什么

三、准备工作

1.设置GPU

2.设置相关参数

3.加载数据

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