小白学大模型

为什么Transformer能解决什么问题，它的核心是什么？ Transformer的应用场景是什么？ Vision Transformer (ViT)模型具体的应用有哪些？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是深度学习中两种常见的神经网络架构，它们各

神经网络的发展历程是什么？ 神经网络的发展历程是一个长期的过程，经历了多个阶段和重要的里程碑。以下是神经网络发展的一些关键阶段： 1943年，沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出了神经元模型，奠定了神经网

候选框是什么？ 一句话描述： 目标检测任务中，算法会对输入图像进行分析，并生成一系列候选框，这些候选框可能包围了图像中可能存在的目标物体，每个候选框通常由四个坐标点以及高度和宽度组成。 阐述： 候选框

池化操作是什么？ 一句话描述： 池化操作通过对特征图进行降采样，来减少特征图的尺寸并提取特征。 阐述： 池化操作通过对输入的特征图进行降采样，将每个池化窗口内的特征值进行聚合，从而降低特征图的空间维度

小白学大模型应该要学什么？ 机器学习基础知识：学习大模型的前提是对机器学习的基本概念和原理有一定的了解。需要了解什么是监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，以及常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑

监督学习、无监督学习、强化学习、自生成学习分别是什么？ 如何理解学习率？ 什么是SoftMax回归？ 什么是交叉熵损失？ 什么是激活函数？ 什么是感知机？ 什么是多层感知机？

RPN是什么？ 一句话描述： RPN算法（Region Proposal Network）:用于目标检测的算法。它由 Ross Girshick 等人于2014年提出。RPN算法通过在特征图上生成候选