gorgor在码农
深度学习四大核心架构：神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）与Transformer全概述
NN → 类比：盲人摸象，每个神经元独立感知全局特征 → 局限：输入图像需展平为向量，丢失空间信息（如将28x28图片变成784维向量）CNN → 类比：人类视觉系统，先识别边缘→形状→物体 → 实战：用3x3卷积核扫描猫的图片，提取耳朵、胡须等局部特征RNN → 类比：阅读理解，需记住前文才能理解后文 → 痛点：输入句子“The cat sat on the mat”，到第6个单词时可能已遗忘“cat”Transformer → 类比：团队协作，每个单词直接关注全局上下文 → 优势：处理句
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- caimouse
- 在IT行业有20多年的经验。拥有20多年的C和C++开发经验，5年以上Python开发经验,资深数据库开发、上百G数据库优化经验。曾经任职嵌入式工程师、P2P开发工程师、银行信用卡交易系统工程师、全自动化电池测试部门经理。
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