重要通知：网站更新计划变更
重要通知：网站更新计划变更 自 2025年4月20日 起，建站内容将全面转向 AI Agent 自动更新。 其他内容聚焦 机器学习（ML）、深度学习（DL）、大语言模型（LLMs） 等领域的核心思考，不再更新建站相关技术分享。 历史文章仍可查阅，感谢支持，未来一起探索 AI 前沿！
1.Attention 核心思想
1. Attention 核心思想 1. 动机 灵感：人类处理信息时，会选择性关注关键部分，注意力机制模仿了这一处理方式。 作用：序列模型面对长输入时，注意力机制让模型能分配不同“权重”，聚焦重要信息片段。 实现：为每个输出位置，模型通过查询（query） 和 键（key） 计算相关性分数，对输入各部分进行加权汇聚，生成上下文表示。 2. 非参数注意力池化（Nadaraya-Watson
1.词嵌入（Word Embedding，Word2Vec）
1. 词嵌入（Word Embedding，Word2Vec） 1. 动机 **独热向量（one-hot）**的问题： 高维稀疏性：独热向量维度极高，且大部分元素为 0。 缺乏语义相似性：无法表达词语间的语义关系（例如，"猫"和"狗"都是动物，但向量点积为 0）。 2. 自监督 Word2Vec 目标：将每个词映射到一个低维稠密向量，使语义相
4.长短期记忆网络 LSTM
4. 长短期记忆网络（Long short-term memory, LSTM） 核心思想：LSTM 通过引入“门控”机制，能够选择性地记住有用信息、忘记无用信息，有效缓解RNN在处理长序列时的“梯度消失”和“长期依赖”问题。 1. 门结构与功能 忘记门（Forget Gate）Ft：决定前一时刻记忆 Ct−1 有多少被保留到当前时刻，Ft 取0则完全遗忘，取1则全部保留。 输入门（Inp
3.门控循环单元 GRU
3. 门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU） 核心思想：GRU 能动态决定当前时刻要“记住”多少过去的信息、要“遗忘”多少无用内容，从而有效缓解传统RNN的长期依赖问题。它通过“更新门”和“重置门”两个机制，灵活调整信息流。 1. 信息处理机制 不是每个历史信息都同等重要，GRU能自动筛选： 更新门（Update Gate）Zt：决定当前隐状态 Ht 有多少来
2.RNN相关基础知识
2. RNN 相关技术 1. 潜变量自回归模型与RNN RNN用潜变量 ht 总结历史信息，适合处理序列数据。 隐藏状态更新公式： ht=ϕ(Whhht−1+Whxxt+bh) ht：当前时间步的隐藏状态（记忆） ht−1：上一个时间步的隐藏状态（过去的记忆） xt：当前输入（如词向量） Whh,Whx：可学习的权重矩阵，用于融合历史和当前输入 b：偏置项 ϕ：激活函数（如 tanh 或
1.文本预处理
1. 文本预处理 1. 序列模型 序列数据（时序结构）：音乐，语言，视频，文本 建模方法：利用条件概率分解（Chain Rule）建模联合概率：P(a,b)=P(a)P(b|a)=P(b)P(a|b) 对条件概率的建模主要有两种方案： 马尔科夫假设：只依赖最近 τ 个历史数据点，简化模型复杂度 潜变量模型：用潜变量 ht=f(x1,...,xt−1) 概括历史信息，xt∼p(xt|ht)
李沐《手动深度学习》环境配置问题
包括安装步骤、踩坑提示、适配d2l版本说明，适合写给想要在本地用 Jupyter Notebook 或者 PyCharm 学习这本书的朋友。 使用的环境配置（推荐） 组件 版本 Python 3.8 d2l 0.17.6 torch 1.13+ pandas >=1.2.4 jupyter notebook 看情况安装 版本过高，会导致一系列效果无法呈现