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Transformer 是一种基于自注意力机制的 encoder-decoder 架构模型,能够并行处理序列数据、捕捉长距离依赖关系,广泛应用于自然语言处理等序列建模任务

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前馈神经网络是层级连接的人工神经网络,信号单向传递,无反馈环路,常用于分类、回归等任务。

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循环神经网络 RNN 是处理时序数据的神经网络,通过内部循环传递历史状态,擅长捕捉序列依赖关系,广泛应用于语言、预测等领域

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卷积神经网络时一种在计算机视觉领域的深度学习的模型,它的设计主要来自于生物学中的视觉系统,旨在模拟人类视觉处理的方式,卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络

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