柠柠酱

2017年Google《Attention Is All You Need》横空出世，彻底抛弃RNN框架，以‘注意力机制’为核心打造Transformer，凭借并行计算能力和全局依赖捕捉能力，奠定基础

为什么CNN在处理序列数据时会‘歇菜’？因为它们没有‘记忆’，记不住前面的内容。而循环层和嵌入层的组合，正是为了解决这一难题。

自编码器（AE）生成图像时常常‘歇菜’，但变分自编码器（VAE）却能将‘城中村’般的Latent空间规整成‘商品房小区’，从而生成高质量的新图像。

在深度学习中，无监督学习是处理海量无标签数据的核心手段，而自编码器（AutoEncoder, AE）则是无监督学习的‘入门神器’。

LSTM通过‘遗忘门、输入门、输出门’给AI的记忆装‘开关’，解决了普通RNN的梯度消失问题，让模型不仅能够读短序列，还能啃下长文本的‘硬骨头’。

为什么同样的模型，换一个优化器和学习率调度器，训练效果就天差地别？今天为你揭秘4大优化器与3大调度器的秘密。

ImageNet数据集为ResNet提供了‘视觉通识课’，通过迁移学习，我们可以轻松利用这些通用特征进行特定任务的微调。

作为深耕 MATLAB 多年的‘老鸟’，切入 PyTorch 后我发现：最难的不是神经网络原理，而是矩阵操作习惯的‘水土不服’！

卷积层和池化层是 CNN 的两大法宝，前者负责特征提取，后者负责降维不减效，二者结合大大提升了模型的效率和准确性。