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自注意力（Self-Attention）的计算复杂度问题 Local Attention 🌟 一、为什么需要 Local Attention？ 先回忆一下普通的 Self-Attention： 每个词都要对序列中 所有其他词 计算注意力权重。 如果句子长度是 n， 则计算量是 \(O(n^2)\) 阅读全文
Sequence2Sequence Sequence-to-Sequence（简称 Seq2Seq） 是一种用于序列到序列（Sequence → Sequence）映射任务的深度学习模型结构。 它最早由 Google 在 2014 年提出，用于 机器翻译（Machine Translation），后 阅读全文
有些参数改变可能梯度很平滑，有些参数改变可能梯度很陡峭 怎么改变这个，使每个参数改变尽可能梯度都一样呢 特征归一化 对于每个维度i：均值：(\(m_i\))标准差：(\(\sigma_i\)) \(\widetilde{x}_i^r \leftarrow \frac{x_i^r - m_i}{\si 阅读全文
接CNN 如何解决一堆向量的问题？ 输入 一个单词一个编码，一句话是一堆向量 声音信号是一堆向量 一个图也是一堆向量 输出 输入多少，输出多少（Sequence labeling） 输入很多，输出一个 输入很多，但不知道输出多少，让机器自己决定 输入多少，输出多少（Sequence labeling 阅读全文
CNN = Convolutional Neural Network（卷积神经网络） 👉 一种专门用于处理具有网格结构数据（例如图像）的深度学习模型。 核心思想是通过卷积层（Convolution）自动提取特征，而不是人工设计特征。 🔹 基本结构： 输入层：输入图像（如 28×28×3）。 卷积 阅读全文
1.1 公式表达 显示 代码 行内公式 $数学公式$ 独立公式 $$数学公式$$ 1.2 上下标 显示 代码 $x^2$ $x^2$ $x_2$ $x_2$ 1.3 括号 显示 代码 $\underbrace{yyyy}_{ \text{xxx} }$ $\underbrace{yyyy}_{ \t 阅读全文
模型复杂程度 一、常见衡量指标 参数数量（Number of Parameters） 模型包含的可学习参数越多，复杂度越高。 例如： 线性回归：参数个数 = 特征维数 + 1 深度神经网络：每层权重矩阵大小 × 层数 例子：ResNet-18（约1100万参数） vs. GPT-3（1750亿参数） 阅读全文
“机器学习分类”（Machine Learning Classification）是机器学习中的一个监督学习任务，它的目标是让模型根据输入数据预测所属的类别（class）或标签（label）。简单来说，就是“根据已知样本的经验，判断新样本属于哪一类”。 🧠 一、分类的基本概念 概念 说明 输入（F 阅读全文
三个临界点 一、critical point（临界点 / 驻点） 在多元函数 $f(x1,x2,…,xn$)中， 临界点（critical point） 是指： $$∇f(x)=0$$ 也就是所有偏导数都为 0 的点。 👉 这些点可能是： 局部极小值点（local minimum） 局部极大值点（ 阅读全文
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