Свайпніть щоб показати меню

Challenge: Building an LSTM for Sentiment Analysis

Завдання

Swipe to start coding

Define the SentimentLSTM class, completing its __init__ method to set up the nn.Embedding, nn.LSTM, and nn.Linear layers, and implement its forward method to process input sequences.
Instantiate the SentimentLSTM model, then define the nn.BCEWithLogitsLoss criterion and torch.optim.Adam optimizer.
Implement the training and evaluation loops, including forward and backward passes, parameter updates, and accuracy calculation.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 5

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Завдання

Swipe to start coding

Define the SentimentLSTM class, completing its __init__ method to set up the nn.Embedding, nn.LSTM, and nn.Linear layers, and implement its forward method to process input sequences.
Instantiate the SentimentLSTM model, then define the nn.BCEWithLogitsLoss criterion and torch.optim.Adam optimizer.
Implement the training and evaluation loops, including forward and backward passes, parameter updates, and accuracy calculation.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Свайпніть щоб показати меню

Awesome!