今天我们来深入探讨Wasserstein GANs (WGANs)，这是生成对抗网络（GANs）发展史上一个里程碑式的改进。它显著提升了原始GAN训练的稳定性，并提供了更有意义的损失度量。我会从基础概念讲起，逐步深入到核心思想和数学细节

很多同学在学习 PPO（Proximal Policy Optimization）时，往往止步于复杂的数学公式。理论看懂了，真要动手写代码时却无从下手。本文不谈晦涩的公式推导，而是聚焦于工程实现。我们将基于 PyTorch，从环境搭建、网络设计（Actor-Critic）、到核心的优势函数计算与 Clip 更新，一步步手写代码，最终训练出一个能完美降落的 LunarLander 智能体。如果你也想

很多同学在学习 PPO（Proximal Policy Optimization）时，往往止步于复杂的数学公式。理论看懂了，真要动手写代码时却无从下手。本文不谈晦涩的公式推导，而是聚焦于工程实现。我们将基于 PyTorch，从环境搭建、网络设计（Actor-Critic）、到核心的优势函数计算与 Clip 更新，一步步手写代码，最终训练出一个能完美降落的 LunarLander 智能体。如果你也想

VAE 是一个强大的生成模型。它通过引入概率思想，将编码器从一个确定性的映射转变为一个概率分布的参数化器，并利用重参数化技巧和精心设计的损失函数（重建损失 + KL 散度），成功地构建了一个连续、结构化的潜在空间。这不仅使其能够高质量地压缩和重建数据，更赋予了它从该空间中采样以创造全新数据的能力，为无监督学习和数据生成领域开辟了新的道路。

长久以来，卷积神经网络（CNN）凭借其精心设计的归纳偏置（inductive biases），无可争议地统治着计算机视觉领域。然而，一篇名为《An Image is Worth 16x16 Words》的论文彻底改变了这一格局，它所提出的 Vision Transformer (ViT) 模型，成功地将源于自然语言处理（NLP）领域的 Transformer 架构直接应用于图像识别，并取得了惊人的

我们假设一个极简的翻译任务，并设定一套小巧的参数，方便观察。2123100。

算子融合（Operator Fusion）就是将这些连续的、可以合并的算子（BN,RELU）在计算层面上融合成一个“超级算子”。在这个融合的Kernel中，conv_result 和 bn_result 都是存在于GPU核心旁边的极快存储中的临时变量，它们未被写入到位于显卡PCB板上的全局显存颗粒中。：指的是一个基本的操作，比如卷积（Conv2d）、批归一化（BatchNorm2d）、激活函数（R

U-Net 是一个非常经典且极其重要的卷积神经网络（CNN）架构。它最初是为了生物医学图像分割而设计的，但由于其特别的设计，如今已经成为各种图像分割任务乃至 AI 图像生成模型（如 Stable Diffusion）的核心组件。

最后输出概率最高的词，比如“我”，被选为第一个生成的词。: 每个词的向量都吸收了来自整个句子的上下文信息，变成了一个新的、更丰富的向量。编码器的唯一目标是：接收一个完整的输入序列（例如，一个英文句子），然后为这个序列生成一个包含丰富上下文信息的、高质量的向量表示（我们称之为。这个包含了位置信息的向量矩阵，现在要进入由 N 层（比如6层）完全相同的编码器层（Encoder Layer）组成的堆栈。它

长久以来，卷积神经网络（CNN）凭借其精心设计的归纳偏置（inductive biases），无可争议地统治着计算机视觉领域。然而，一篇名为《An Image is Worth 16x16 Words》的论文彻底改变了这一格局，它所提出的 Vision Transformer (ViT) 模型，成功地将源于自然语言处理（NLP）领域的 Transformer 架构直接应用于图像识别，并取得了惊人的