需要了解GAN的原理查看。采用手写数字识别数据集。

读者需要了解神经网络的基础知识，可以参考神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）本文为大家详细的描述了，实现神经网络的逻辑，代码。并且用手写识别来实验，结果基本实现了神经网络的要求。

BERT：当前主流的解决框架，一站式搞定NLP任务。（解决一个NLP任务时的考虑方法之一）BERT：google开源的框架BERT：自然语言的通用解决框架必备知识：Word2vec,RNN(了解词向量模型，RNN模型如何建模)重点：Transformer网络架构训练方法： BERT训练方法google开源提供预训练模型，直接使用。

你现在是一个ai图片生成机器人，我给你一些提示，你用你的想象力去生动描述这幅图片，并转换成英文填充到下面url的占位符中:!当你向这个URL发送请求Pollinations AI的服务器会根据URL中的参数生成一张图片，并将图片返回给你，其中包含了不少AI绘图所需的参数，内行人应该一眼就能看懂~但是它可以生成图像生成的描述词，那么是否可以使用deepseek生成描述词，然后用其他的AI绘画工具去生

位置编码器（Positional Encoding）的作用：因为在transformer的编码器结构中并没有针对词汇向量位置信息的处理，因此需要在Embedding层后加入位置编码器，将词汇的位置不同 可能产生不同语义的信息加入到词嵌入张量中，以弥补位置信息的缺失。文本（词向量）嵌入层的作用：将文本词汇（其他数据）的数字表征转变成为向量表示。经过Embedding层将每个数字都转换成为512维的向

我们之前学习了输入层（词嵌入层（经过词向量编码），位置编码（通过词位置信息向量和词特征矩阵得到））。注意力机制（注意力计算规则，自注意力和注意力区别，注意力机制，多头注意力机制）在transformer中前馈全连接层就是具有两层线性层的全连接网络输入到每个子层以及规范化层的过程中，还使用了残差链接（跳跃链接），我们把这一部分结构叫做子层连接结构（代表子层及其链接结构），在每个编码器层，都有两个子层

访问deepseek时出现网络延时问题。

在之前的小节中我们学习了词嵌入层（词向量编码）以及加入了位置编码的输入层的概念和代码实现的学习。在本小节中我们将学习transformer中最重要的部分-注意力机制张量尺寸不定，里面只有(0，1)元素，代表位置被遮掩或者不遮掩，它的作用就是让另外一张张量中的一些数值被遮掩，被替换，表现形式是一个张量。在图中，我们可以看到，有一组Linear层进行线性变换，变换前后的维度不变，就当是一个方阵的张量，

大家联系神经网络提取特征的过程，经过隐藏层，将输入特征值增大，减小，特征数量增多，减少，最后学习到了特征，虽然人是看不出，读不懂这样的特征。那么卷积的作用也是提取特征，而且克服了神经网络的参数过多，容易过拟合的问题。想象一下，一张图片有主次之分，有背景，有人物，把一张图片分成一块一块的（张量），每一块都有它的代表特征，怎么得到这个特征呢？？？引入卷积核（类似于神经网络中的权重参数矩阵）卷积核在定义

本文需要读者有对决策树有一定的基础，可以参考决策树原理(决策树算法概述，熵，信息增益，信息增益率，gini系数，剪枝，回归、分类任务解决)