强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习的分支，它与监督学习和无监督学习不同，主要通过。总的来说，强化学习通过环境交互和反馈来优化决策策略，解决了传统监督学习中需要大量标注数据的问题，在实际场景中的潜力巨大。通常用来建模强化学习问题，其中未来状态只依赖于当前状态和动作，而不依赖于过去的状态。随着深度学习的结合，强化学习中的智能体可以处理高维度的状态空间，形成了

神经网络（Neural Network）是深度学习的核心，它模仿了人类大脑的神经元结构来处理和分析数据。一个典型的神经网络由多个层（layers）组成，每层包含若干个神经元（neurons），通过权重（weights）和偏置（biases）相连接。神经网络的目的是通过调整这些权重和偏置，使得输入数据通过网络后得到的输出接近于预期结果。在本教程中，我们将构建一个简单的前馈神经网络（Feedforwa

源于其强大的函数逼近能力、梯度计算的高效性、逐步优化策略、以及对复杂数据的处理能力。尽管存在一些局限性，通过现代优化技术和结构改进，BP神经网络仍然是深度学习领域中广泛使用的基础方法之一。

NumPy（Numerical Python的缩写）是Python编程语言中的一个开源库，用于执行高效的数值计算。它提供了支持多维数组对象（ndarray），并附带许多函数用于执行数组操作，包括数学运算、逻辑运算、形状操作、排序、选择、输入/输出、离散傅里叶变换、线性代数等。NumPy是许多科学计算库（如Pandas、Matplotlib、SciPy）的基础，因此，掌握NumPy是数据科学和机器学

T5 模型的核心优势在于它的统一文本到文本框架，通过这种方式，它能够同时处理理解和生成任务。它基于 Transformer 的编码器-解码器架构，使用了大规模的多任务学习和填空任务进行预训练。T5 展现了卓越的通用性，能够在多种 NLP 任务上取得出色的表现。

面试官提问：为什么要使用多头注意力而不是单头注意力？参考回答：多头注意力（Multi-Head Attention）是 Transformer 模型中的一个关键组件，它通过同时执行多个注意力机制，极大地提升了模型的表达能力。与单头注意力相比，多头注意力的优势主要体现在以下几个方面：在单头注意力中，模型只会通过一次注意力机制来计算序列中各位置之间的依赖关系，这限制了它对输入信息的多样性捕捉。注意力机

在训练阶段，Batch Normalization使用当前批量的均值和方差来标准化输入，并同时更新全局的移动平均值；而在测试阶段，BN则使用训练时积累的全局均值和方差来标准化输入，以确保模型的稳定性和一致性。通过在训练和测试阶段采取不同的处理方式，BN能够有效地减少模型的内部协变量偏移，加快收敛速度，同时提高模型的泛化能力。

独立同分布的全称是Independent and Identically Distributed，简称IID。独立同分布假设是许多机器学习算法和理论推导的基础，确保了模型的训练、验证和测试过程具有一致性和可推广性。尽管在某些实际应用中独立同分布假设可能不完全成立，但它提供了一个简化的建模框架，并且对于大多数问题，近似满足这一假设已经足够有效。

1.1 什么是黑箱？在人工智能中，黑箱指的是那些内部机制对用户或开发者而言不可见或难以理解的系统或模型。对于黑箱模型，我们可以观察其输入和输出，但模型内部如何处理这些输入并得出输出的过程是复杂且不透明的。例如，一个深度神经网络在图像分类任务中，可以高效地将一张图像分类为“猫”或“狗”，但是人们很难解释模型为什么做出这样的分类，以及哪些特征在决策过程中起到了关键作用。1.2 为什么称为“黑箱”？人们

在训练阶段，Batch Normalization使用当前批量的均值和方差来标准化输入，并同时更新全局的移动平均值；而在测试阶段，BN则使用训练时积累的全局均值和方差来标准化输入，以确保模型的稳定性和一致性。通过在训练和测试阶段采取不同的处理方式，BN能够有效地减少模型的内部协变量偏移，加快收敛速度，同时提高模型的泛化能力。