深度学习是机器学习的重要分支，通过神经网络模拟人脑处理信息。其核心优势在于自动特征提取，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，通过前向传播和反向传播进行训练。主要模型包括BP神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体LSTM，以及基于注意力机制的Transformer。这些模型各有特点：BP神经网络适用于分类和回归，CNN擅长图像处理，

本文介绍了Transformer及其衍生模型GPT和BERT的架构原理。Transformer采用纯注意力机制，通过编码器-解码器结构实现并行计算，其中位置编码解决序列顺序问题，自注意力机制捕捉全局依赖关系。GPT基于Transformer解码器，通过无监督预训练和微调实现文本生成任务；BERT则利用Transformer编码器，通过掩码语言模型和下一句预测任务进行预训练，擅长理解任务。三种模型在

本文系统介绍了人工智能（AI）及其核心技术机器学习的知识框架。AI发展依赖数据、算法和算力三大要素，主要分支包括计算机视觉、自然语言处理和机器人技术。机器学习作为AI实现方式，其流程涵盖数据收集、预处理、模型训练与评估等关键环节。文章详细解析了计算机视觉的三大任务（分类、检测、分割）及图像处理方法，并介绍了数据归一化的多种技术（如Softmax、Min-Max、Z-score等）。同时阐述了欠拟合

这些快捷键可以帮助你更高效地编写和编辑 SQL 代码。这些快捷键可以帮助你快速执行一些常见的数据库操作。这些快捷键帮助你在不同的视图和窗口之间快速切换。帮助你快速查看和操作 SQL 查询的结果。帮助你查看和操作执行过的 SQL 查询。快速切换视图或关闭不需要的窗口。