r1、b1、r2、b2细体一般表示一个数字。当然，这种单纯的串联无意义，无论多少串联都只有一层，类比生物神经元生物神经元具有兴奋和抑制两种状态，当接受的刺激高于 一定阈值时，则会进入兴奋状态并将神经冲动由轴突传出， 反之则没有神经冲动，因此引出。

K最近邻居（，简称KNN一种监督学习算法，用于分类和回归问题。它的基本思想是通过测量不同数据点之间的距离来进行预测。KNN的工作原理可以概括为以下几个步骤：①距离度量：KNN使用距离度量（通常是欧氏距离）来衡量数据点之间的相似性。②确定邻居数量K③投票机制类似于二叉树的判断（如下例）朴素贝叶斯一种基于贝叶斯定理的简单且高效的分类算法。其核心思想是：给定一个待分类项，通过计算该项属于各个类别的概率，

K最近邻居（，简称KNN一种监督学习算法，用于分类和回归问题。它的基本思想是通过测量不同数据点之间的距离来进行预测。KNN的工作原理可以概括为以下几个步骤：①距离度量：KNN使用距离度量（通常是欧氏距离）来衡量数据点之间的相似性。②确定邻居数量K③投票机制类似于二叉树的判断（如下例）朴素贝叶斯一种基于贝叶斯定理的简单且高效的分类算法。其核心思想是：给定一个待分类项，通过计算该项属于各个类别的概率，

查询（Query）：当前元素想要关注什么。键（Key）：其他元素是否值得被关注。值（Value）：基于注意力分数，实际用于计算输出的信息。每个元素的输出是基于其对所有元素值的加权和，权重即为注意力分数。这样，每个元素的输出都融入了整个输入序列的信息，根据注意力分数的不同，对不同元素的信息给予了不同的重视。

无标签数据经过无监督训练得出的模型可以提取很好的特征，这个模型被称为encoder，encoder加上分雷霆可以用来进行无标签数据的分类，这个过程被称为下游任务。按照某种规则进行特征划分得到的标签表示规则的含义：如下方图形分为两种类别，如果按照上下划分打标签即是有关颜色的特征，如果按照左右划分打标签即是有关形状的特征。利用一张图片增广后的图片与原始图片是同一种类，提取出来的特征对比离得近的即为同类