AI：264-自然语言处理中的情感分析与文本生成技术
情感分析（Sentiment Analysis）旨在确定文本的情感极性，通常分为积极、消极和中性。常见的应用包括产品评论分析、社交媒体情感监测等。现代情感分析方法多基于深度学习模型，如LSTM（长短期记忆网络）和BERT（Bidirectional Encoder Representations f
AI：262-基于深度学习的图像分类算法优化与性能提升实践
图像分类是指将输入的图像分为若干类别的任务。基于深度学习的图像分类模型通常由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取图像的特征，池化层用于下采样以减少计算量，全连接层则用于最终的分类。
