深入解析算法原理，分享实战经验，探讨AI领域的最新发展
从BERT到GPT-4，Transformer架构如何改变了自然语言处理领域？本文深入分析其工作原理、演进历程及未来发展方向，并探讨其在多模态学习中的应用潜力。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.layers = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10)
)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
return self.layers(x)
model = NeuralNetwork()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
精选实用的机器学习代码示例，帮助你快速实现各种算法和模型
# 使用PyTorch实现简单的CNN模型 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(SimpleCNN, self).__init__() # 卷积层1: 3输入通道, 32输出通道, 3x3卷积核 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1) # 卷积层2: 32输入通道, 64输出通道, 3x3卷积核 self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) # 池化层 self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 全连接层 self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, num_classes) # Dropout层防止过拟合 self.dropout = nn.Dropout(0.5) def forward(self, x): # 卷积 -> ReLU -> 池化 x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) # 展平特征图 x = x.view(-1, 64 * 8 * 8) # 全连接 -> ReLU -> Dropout x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.dropout(x) # 输出层 x = self.fc2(x) return x # 初始化模型、损失函数和优化器 model = SimpleCNN() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
这个简单的CNN模型适用于CIFAR-10等图像分类任务
5+
机器学习经验
35+
完成项目
大家好，我是LBlankSpance，一名热衷于人工智能和机器学习的工程师。拥有2年机器学习领域的研究和实践经验，专注于计算机视觉和自然语言处理方向。
我创办这个博客的目的是分享机器学习的知识和实践经验，帮助更多人入门和深入了解AI领域。这里有算法解析、项目实战、行业动态和学习资源。
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