摘要：
神经网络中的“滤波器”（Filter），也常被称为“卷积核”（Kernel），是卷积神经网络（CNN）的核心组件。它的主要用途是从输入数据中提取特征，这是CNN在图像识别、语音处理等领域取得巨大成功的关键原因。 核心用途：特征提取 你可以把滤波器想象成一个“特征探测器”。它通过在输入数据上滑动并进行 阅读全文
posted @ 2025-11-13 18:20
姚春辉
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摘要：
我们来系统地梳理一下激活函数在神经网络中的作用。 核心作用：引入非线性 这是激活函数最根本、最重要的作用。 没有激活函数的神经网络是什么样的？ 假设你有一个多层神经网络，但所有层都是线性的（即没有激活函数）。那么，无论你堆叠多少层，整个网络的最终输出都只是输入的一个线性组合。 例如： 第一层：out 阅读全文
posted @ 2025-11-12 16:46
姚春辉
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摘要：
将大模型与企业内部知识结合，构建适合本企业的“小模型”或增强型应用，核心目标是让通用大模型具备企业专属的知识、语言风格和业务逻辑，同时避免从零训练大模型的高成本和高门槛。以下是具体实现路径和关键步骤： 一、核心实现思路：两种主流路径 根据企业需求（成本、实时性、定制深度），主要分为“模型微调”和“检 阅读全文
posted @ 2025-11-12 15:09
姚春辉
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摘要：
“基础模型 + 场景微调”是目前性价比最高、最主流的企业级AI落地方式。它的核心思想是：站在巨人的肩膀上，不重复造轮子。 下面我将为你详细拆解这个过程，并结合一个具体的例子来说明。 核心概念解析 基础模型 (Foundation Model) 是什么？ 这是指像 GPT-4、Llama 3、文心一言 阅读全文
posted @ 2025-11-12 15:09
姚春辉
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摘要：
卷积神经网络（CNN）的典型核心流程是“数据输入→特征提取→特征整合→预测输出”，分层围绕该流程展开，核心层包括输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层，部分场景会补充辅助层，整体结构清晰且各司其职。 一、典型核心流程（从数据到预测） 原始数据输入：通过输入层接收规范后的原始数据（如图像、序列）。 阅读全文
posted @ 2025-11-12 11:05
姚春辉
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摘要：
全连接层本身不固定属于输入层、输出层或隐藏层，它是一种“层的连接结构”，可作为隐藏层或输出层，输入层通常不称为全连接层。 核心定义 全连接层（Fully Connected Layer）的核心是“层内每个神经元与前一层所有神经元完全连接”，连接方式是关键，而非层在网络中的位置。 不同位置的应用 作为 阅读全文
posted @ 2025-11-12 10:58
姚春辉
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摘要：
卷积层的核心定位是隐藏层，仅特殊场景下可作为输出层的一部分，绝对不属于输入层。 核心结论 卷积层是深度学习（尤其CNN）中负责特征提取的核心层，本质是“带有局部连接、权值共享特性的计算层”，其功能和设计逻辑决定了它的主要角色是隐藏层。 不同位置的角色划分 作为隐藏层：这是最核心、最常见的用途。卷积层 阅读全文
posted @ 2025-11-12 10:50
姚春辉
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这个问题问到了神经网络的核心设计逻辑！神经元设置偏置（bias）的核心作用是调整模型的“激活门槛”，让模型能更灵活地拟合数据规律。 核心结论 偏置是神经元的“偏移量”，用于控制激活函数被触发的难易程度，本质是为了让模型摆脱“必须通过原点”的限制，提升拟合能力。 关键理由 解决“零输入必零输出”的局限 阅读全文
posted @ 2025-11-12 10:37
姚春辉
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核心结论是：标准化和归一化的核心目的是消除数据量纲差异、优化模型训练，二者适配不同数据场景和模型需求。 为什么需要标准化？ 消除量纲影响，让不同单位的数据可对比。比如“身高（厘米）”和“体重（千克）”，标准化后能在同一尺度下参与计算。 避免模型受数据范围影响。像线性回归、SVM等依赖距离或梯度下降的 阅读全文
posted @ 2025-11-11 16:29
姚春辉
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摘要：
核心结论是：验证集用于模型调优与选择，测试集用于最终性能评估，二者用途完全分离，避免模型过拟合到测试数据。 核心定位与用途 验证集：服务于模型训练过程，用来调整超参数（如学习率、树深度）、选择模型结构（如神经网络层数）。 测试集：独立于训练流程，仅在所有调优完成后使用，评估模型在全新数据上的泛化能力 阅读全文
posted @ 2025-11-11 16:24
姚春辉
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