LNN0212的博客

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的生成式预训练语言模型，由OpenAI开发。它通过在大量文本数据上进行无监督预训练，学习语言的模式和结构，从而能够生成连贯、有意义的文本内容。GPT有很强的文本处理能力，不仅在自然语言处理领域表现出色，还在代码生成、数据处理和多模态任务中有着巨大的应用潜力。

LeNet是由Yann LeCun等人在1988年提出的一种经典的卷积神经网络（CNN），最初用于手写数字识别任务。LeNet在图像识别中表现出色，主要是因为它首次成功地将卷积神经网络（CNN）的架构应用于实际问题，并通过一系列创新的设计解决了传统方法难以处理的复杂图像识别任务。

感知机（Perceptron）是最早的人工神经网络模型之一，由弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）于1957年提出。它是一种简单的线性分类器，主要用于二分类任务。线性可分性：只能解决线性可分问题，对于非线性可分问题，需要使用更复杂的模型，如多层感知机或核方法。收敛速度：收敛速度可能较慢，尤其是当数据接近线性不可分时。对初始权重和学习率敏感：训练结果可能对初始权重和学习率的选择较为敏感。

当我们使用一些本地部署的语言模型的时候，往往只能进行文字对话，这一片博客教大家如何实现语音转文字和文字转语音，之后接入ollama的模型就能进行语音对话了。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是一种最简单、最经典的神经网络结构，它是人工神经网络的基础形式之一。前馈神经网络是一种信息只沿一个方向传播的神经网络。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元被组织成不同的层，包括输入层、隐藏层和输出层。信息从输入层开始，经过一层或多层隐藏层的处理，最终到达输出层，而不会出现从后一层向前面层的反馈连接。前馈神经网络被广泛应用于各种机器学习和深度学习任务中，比如分类问题：如图像分类、文本分类、语音识别等。回归问题。

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN的核心思想是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的对抗训练，生成逼真的数据样本。GAN的这种机制就像一场“造假者”和“警察”的博弈，最终达到一种平衡：生成器生成的图像足够逼真，判别器也无法轻易判断真假。

梯度消失和梯度爆炸。这意味着网络很难学习到长期依赖关系，即在序列中相隔较远的事件之间的关系。

RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构。与传统的神经网络不同，RNN具有记忆能力，能够捕捉序列数据中的时间依赖关系。也就是说相比其他仅靠输入单一预测结果的神经网络，循环神经网络可以考虑前面输入的多个因素。比如现在流行的语言模型，他能记住你前面输入的内容，当你新输入某一个问题时候，他会去寻找是否和你前面输入的问题有联系。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像、音频等。自动特征提取：无需人工设计特征，能够自动学习数据中的重要特征空间不变性：对输入数据的位置变化具有一定的鲁棒性计算效率高：通过权值共享减少了计算量。

如何对二维图像数据进行解释？二维图像数据往往会有更多的信息，更复杂的特征，要想对一个处理二维图像信息的模型进行解释，这里要用到GradientExplainer。是 SHAP 中用于深度学习模型（如神经网络）的一个解释工具，它的核心思想是使用梯度反向传播来估算每个输入特征对模型预测结果的贡献。关于深度学习模型的研究，往往都是一个黑箱模型，为了进一步对模型进行解释，可以引入shap模型，对于二维图像数据的解释，GradientExplainer是个不错的选择。