摘要：
一、RNN的“定位”：为什么需要它？ 1. 解决的核心问题 标准神经网络（如CNN、全连接网络）的缺陷：无法处理“时间依赖”数据（如文本“我喜欢吃苹果，它很甜”中，“它”依赖“苹果”；股票价格依赖前几天的走势）。 RNN的核心价值：通过“状态传递”，让模型记住“过去的信息”，从而捕捉数据的前后关联。 阅读全文
posted @ 2025-10-02 22:06
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摘要：
深度学习基础核心知识点笔记 一、感知机（深度学习的"最小计算单元"） 感知机是模拟生物"单个神经元信号传递"的简化模型，是神经网络的底层基石，核心解决"如何对输入数据做初步变换"的问题。 1. 核心定义与定位 范畴：属于传统机器学习模型（非深度学习），本质是"线性分类器"，数学逻辑为主（与脑科学的神 阅读全文
posted @ 2025-10-02 21:17
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摘要：
分支定界法（Branch and Bound Method 一、分支定界法概述 1. 定义与定位 分支定界法是求解 整数规划问题（纯整数、混合整数、0-1规划）的 核心全局优化算法，由 Land 和 Doig 于1960年提出。 其核心思想是通过“分支”（将可行域分解为子区域）和“定界”（确定最优解 阅读全文
posted @ 2025-10-02 08:59
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