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摘要：本文介绍了注意力机制及其实现过程。注意力机制通过Query、Key、Value三个向量模拟人类注意力，使模型能聚焦重要信息。文章详细讲解了单层注意力机制的计算步骤，包括词嵌入、线性变换、注意力得分计算和加权求和。随后扩展到多头注意力机制，通过并行多个注意力头从不同角度捕捉信息特征，最后拼接输出并进行线性微调。文中提供了完整的PyTorch实现代码，展示了注意力机制如何动态调整词向量表示，使模型能更灵活地处理序列数据。

本文介绍了Transformer模型的核心架构及其关键组件。首先解释了Transformer在NLP领域的重要地位，作为BERT、GPT等大模型的基础。重点阐述了位置编码的必要性及其计算方法，层归一化技术的作用，以及编码器的核心模块组成。详细分析了掩蔽多头自注意力机制在文本生成任务中的工作原理，说明其如何通过掩码实现自回归预测。最后概述了解码器如何结合编码器信息进行序列生成。全文系统性地解析了Transformer模型的运作机制，为理解现代大语言模型提供了基础框架。

经典神经网络之LetNet

本文介绍了卷积神经网络(CNN)的基本原理和结构。CNN由卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成，具有局部连接、权重共享和池化三大特性。文章详细讲解了卷积层的工作机制、超参数设置和特征图尺寸计算，以及池化层的作用和类型（最大池化和平均池化）。最后以LeNet为例，给出了一个简单CNN的实现代码，展示了网络各层的参数设置和输出形状。CNN通过这种层级结构能够有效提取图像特征，是计算机视觉领域的重要模型。

机器学习精髓：首先由前向传播计算出预测值，在由预测值经过梯度下降来调整模型参数，从而降低损失函数的误差