🧙 深度学习的"玄学进化史"
从CNN用卷积层池化层处理图片,循环网络RNN如何利用上下文处理序列数据,到注意力机制让Transformer横空出世,现在的大语言模型已经能写能画能决策!每个新技巧都让人惊呼"还能这么玩",难怪说深度学习像玄学——但这玄学,真香!
现在回到开始,假设我们有一个这样的神经网络,虽然参数不多,但是看起来已经很麻烦了,这时候可以考虑用矩阵来简化一下。
这样原本复杂的式子就可以表示为。
与此同时,当神经网络的
从CNN用卷积层池化层处理图片,循环网络RNN如何利用上下文处理序列数据,到注意力机制让Transformer横空出世,现在的大语言模型已经能写能画能决策!每个新技巧都让人惊呼"还能这么玩",难怪说深度学习像玄学——但这玄学,真香!
现在回到开始,假设我们有一个这样的神经网络,虽然参数不多,但是看起来已经很麻烦了,这时候可以考虑用矩阵来简化一下。
这样原本复杂的式子就可以表示为。
与此同时,当神经网络的
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