第4节 神经网络从公式简化到卷积神经网络(CNN)的进化之路
🧙 深度学习的"玄学进化史"
从CNN用卷积层池化层处理图片，循环网络RNN如何利用上下文处理序列数据，到注意力机制让Transformer横空出世，现在的大语言模型已经能写能画能决策！每个新技巧都让人惊呼"还能这么玩"，难怪说深度学习像玄学——但这玄学，真香！
现在回到开始，假设我们有一个这样的神经网络，虽然参数不多，但是看起来已经很麻烦了，这时候可以考虑用矩阵来简化一下。
这样原本复杂的式子就可以表示为。
与此同时，当神经网络的
从CNN用卷积层池化层处理图片，循环网络RNN如何利用上下文处理序列数据，到注意力机制让Transformer横空出世，现在的大语言模型已经能写能画能决策！每个新技巧都让人惊呼"还能这么玩"，难怪说深度学习像玄学——但这玄学，真香！
现在回到开始，假设我们有一个这样的神经网络，虽然参数不多，但是看起来已经很麻烦了，这时候可以考虑用矩阵来简化一下。
这样原本复杂的式子就可以表示为。
与此同时，当神经网络的