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一、网络层是干啥的？ 大白话：网络层就像是「乐高积木」，每个积木有特定功能，你可以拼出不同的房子（模型）。 常见的网络层有： 全连接层（nn.Linear）：像「万能连接器」，把所有输入连到输出，用于简单的数字变换。 卷积层（nn.Conv2d）：像「扫描仪」，专门处理图像、音频等有局部结构的数据。 阅读全文
posted @ 2025-06-16 00:28
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一、nn.Linear 是干啥的？ 大白话：它是一个 “智能数字翻译器”，能把一组数字变成另一组有特定意义的数字。 二、生活类比：奶茶店的配方表 假设你开了一家奶茶店，有 3 种原料：茶、奶、糖。顾客下单时，你需要根据不同的配方，把这 3 种原料 “翻译” 成 5 种奶茶（比如原味、珍珠、布丁、芋泥 阅读全文
posted @ 2025-06-15 23:58
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可以把线性层和激活函数想象成做手工时的不同工具，它们职责不一样，没法互相替代，大白话解释为啥不能只用激活函数代替线性层： 1. 线性层是 “搭建基础框架” 线性层（nn.Linear）干的事，有点像用乐高积木搭架子 。它按照 y = x*W + b 的规则，把输入的一组数（比如 [1,2,3] ）， 阅读全文
posted @ 2025-06-15 23:08
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激活函数（大白话版） 激活函数就是给神经网络 **“注入灵魂”** 的东西，让网络能学会复杂的模式。 作用： 让网络变 “聪明”：没有激活函数，不管多少层线性层（nn.Linear），都只能做简单的 “数字变形”（线性变换），学不会复杂规律（比如区分猫和狗）。激活函数加了非线性，让网络能捕捉复杂关系 阅读全文
posted @ 2025-06-15 23:07
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PyTorch 里的线性层（用nn.Linear实现 ），简单说就是帮你做 “数据变形 + 加权组合” 的工具，像个 “智能计算器”： 1. 核心作用：按规则变数据 你给它一组数（比如 [1,2,3] ），它用自己学的 “变形规则”（由权重 W 和偏置 b 决定 ），把这组数变成另一组新数（比如 [ 阅读全文
posted @ 2025-06-15 23:06
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PyTorch 的底层封装可以理解为一个 “乐高工厂”，它帮你把硬件操作（比如 GPU 加速）、数学运算（比如矩阵乘法）、自动求导（比如梯度计算）这些 “小零件” 组装成你能直接用的 “积木”（神经网络层、优化器等）。下面用大白话拆解： 一、底层封装的三大核心 1. 硬件加速（让显卡帮你算） 底层逻 阅读全文
posted @ 2025-06-15 22:58
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中文分词工具可太多了！Jieba 就像 “家常菜”，简单好用但不够 “高端”，遇到专业领域（比如医学、法律）或复杂场景（新词识别、歧义处理）就容易翻车。下面介绍几种更 “硬核” 的工具，附优缺点和适用场景，帮你选对工具！ 一、学术派：更精准的深度学习模型 1. THULAC（清华分词） 特点： 基于 阅读全文
posted @ 2025-06-15 16:23
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这是讲用 KMeans 算法做文本相关聚类（像句向量、文本向量这类）的小技巧，拆解成唠家常式的： 1. “先设定较多的聚类类别” 就好比你要整理一堆衣服，先别想着直接分成 “上衣、裤子” 这几大类，而是多设些类别，比如 “T 恤、衬衫、卫衣、牛仔裤、运动裤” 等等 。这样先细分，后面再调整，能更细致 阅读全文
posted @ 2025-06-15 16:01
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当然有！TF-IDF 就像给文字 “数个数”，简单直接但不够 “聪明”，遇到复杂场景（比如同义词、语义关联）就容易抓瞎。下面用大白话讲讲更 “聪明” 的方法，附生活类比帮你秒懂： 一、Word2Vec：让文字 “有感情” 的数字串 1. 核心逻辑：用 “上下文猜词” 学语义关系 例子： 句子 “我今 阅读全文
posted @ 2025-06-15 15:59
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Kmeans 重新分组的次数，其实就像 “拔河什么时候停”—— 没有固定次数，但有几个判断 “差不多得了” 的逻辑，用大白话讲就是： 一、核心原则：“中心点不动了，就可以停了” 比如分水果的时候，每次换完组长（中心点），如果下次分组时组长几乎没变化，就说明分组稳定了。具体咋看呢？ 二、举个 “干饭人 阅读全文
posted @ 2025-06-15 15:26
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