深度学习

本文将带你从零构建一个“名字猜国籍”的AI系统。我们不使用任何预训练模型，而是基于PyTorch框架，利用RNN（循环神经网络）、LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）三种核心序列模型

从传统RNN的“梯度消失”痛点讲起，逐步过渡到LSTM的复杂门控机制，最后揭秘GRU的高效简化之道。

详细解析文本数据的探索性分析，利用N-Gram捕捉文本局部规律，解决变长序列的补齐与截断问题，并穿插Python高级编程（itertools, map, zip）的实战应用

深入剖析四种主流的文本向量化技术：One-Hot编码（基础中的基础）、TF-IDF（统计学的经典）、Word2Vec（语义相似度的先驱）以及Word Embedding（深度学习的标配）.

本文深入剖析Jieba分词三种模式、词性标注（POS）与命名实体识别（NER）的核心应用，并揭秘文本向量化（One-Hot, Word2Vec）的面试考点

用CNN（卷积神经网络），让机器看懂CIFAR-10图像；最后探索RNN（循环神经网络），训练一个能写周杰伦风格歌词的AI诗人。文章涵盖了PyTorch的核心API、数据预处理技巧以及训练中的避坑指南

结合PyTorch实战代码，我们将探讨Xavier/Kaiming初始化的适用场景、BCELoss与CrossEntropyLoss的坑点、以及Adam与SGD的抉择。

从自动微分（Autograd）的数学原理讲起，通过线性回归实战见证模型训练全过程，最后用精美的可视化图表对比Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax四大激活函数的优劣及导数特性。

本文拒绝枯燥API罗列！从张量的创建、索引、形状变换到矩阵乘法，再到核心的自动微分机制，带你用最直观的代码案例，掌握深度学习的“内功心法”。附赠避坑指南与底层原理图解，建议收藏！✨

本文基于最新PyTorch生态，手把手教你掌握Tensor（张量）的底层逻辑。涵盖线性/随机/全值张量创建、GPU加速技巧及矩阵运算避坑指南，助你快速打通深度学习的“任督二脉”。建议收藏！✨