AI大模型技术星球

一、自注意力机制：Transformer的核心突破 核心思想：让每个位置都能关注序列中所有位置的信息 1.1 Query-Key-Value 抽象模型 QKV角色解析： Query（查询）：当前关注的

一、自定义神经网络层：释放模型设计潜能 核心原理：继承nn.Module并实现forward方法 1.1 实现带权重归一化的全连接层 1.2 实现可学习参数激活函数 自定义层设计原则： 始终继承nn.

一、RNN：序列建模的基石 核心思想：引入时间维度的循环连接 数学表达： h_t = f(W_{xh}x_t + W_{hh}h_{t-1} + b_h) y_t = g(W_{hy}h_t + b_

本文系统解构卷积神经网络（CNN）核心技术，涵盖三大核心板块。 ​​1.基础原理深度解析 2.四大经典架构复现 3.工业级实战指南 提供16个可运行代码块+6张原理图示，涵盖从基础操作到生产部署全链路

本文是神经网络核心原理的深度技术解析，通过数学推导与完整代码实现相结合的方式，系统拆解从感知机到反向传播的完整知识体系。

一、向量：高维空间的数据载体 物理意义：带方向的量，AI中表示特征/词嵌入 核心操作： 二、矩阵：神经网络的基础结构 核心作用： 全连接层权重：W ∈ ℝ^(m×n) 图像数据：[height, wi