摘要：
目录1. 核心作用(1) 引入非线性(2) 增强特征表达能力2. ReLU的独特优势(1) 缓解梯度消失问题(2) 计算高效(3) 稀疏激活3. 在活体猪IMF预测中的应用(1) 网络结构中的位置(2) 实际效果4. ReLU的局限性及改进(1) 神经元死亡（Dead ReLU）(2) 输出非零中心 阅读全文
posted @ 2025-03-25 17:23
guanyubo
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摘要：
目录version11. 本质联系：都是“数学函数拟合器”2. Transformer vs 传统神经网络(1) 传统神经网络的局限(2) Transformer的突破3. Transformer如何借鉴并改进神经网络？4. 直观例子：翻译任务5. 结构对比图传统RNN（如LSTM）Transfor 阅读全文
posted @ 2025-03-25 13:09
guanyubo
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摘要：
目录1. 核心思想：试错学习2. 训练步骤详解步骤1：前向传播（Forward Pass）—— 做预测步骤2：计算损失（Loss）—— 检查错多远步骤3：反向传播（Backpropagation）—— 找出谁该背锅步骤4：梯度下降（Gradient Descent）—— 调整参数步骤5：重复迭代3. 阅读全文
posted @ 2025-03-25 13:08
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摘要：
目录1. 核心区别一句话总结RNN（循环神经网络）CNN（卷积神经网络）对比总结2. 直观比喻3. 举个生活例子🌰例子1：读一句话例子2：看一张猫的图片4. 技术细节对比5. 为什么现在Transformer（如GPT）更火？总结 1. 核心区别一句话总结 RNN：适合处理按顺序来的数据（比如一句 阅读全文
posted @ 2025-03-25 10:58
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摘要：
目录1. 动态权重分配（Context-Awareness）2. 并行化处理（Efficiency）3. 长距离依赖建模（Long-Range Dependencies）4. 可解释性（Interpretability）5. 灵活性（Flexibility）6. 对输入变化的鲁棒性对比传统方法的直观 阅读全文
posted @ 2025-03-25 09:58
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