与传统方法不同，MusicGen采用单个stage的Transformer LM结合高效的token交织模式，取消了多层级的多个模型结构，例如分层或上采样，这使得MusicGen能够生成单声道和立体声的高质量音乐样本，同时提供更好的生成输出控制。与传统方法不同，MusicGen 采用单个 stage 的 Transformer LM 结合高效的 token 交织模式，取消了多层级的多个模型结构，例

例如，对于一个电影评论“这部电影太棒了，我非常喜欢”，RNN 可以逐步处理每个单词，捕捉到“太棒了”“非常喜欢”等积极词汇的信息，并综合整个序列的上下文来判断其情感为积极。另一个例子是“这个产品真糟糕，完全不满意”，RNN 能够理解“糟糕”“不满意”等消极词汇以及它们在上下文中的含义，从而将其分类为消极情感。- 将 RNN 输出的表示传递给全连接层，再通过激活函数（如 Softmax）进行分类，得

神经网络的训练主要使用反向传播算法，模型预测值（logits）与正确标签（label）送入损失函数（loss function）获得loss，然后进行反向传播计算，求得梯度（gradients），最终更新至模型参数（parameters）。自动微分主要解决的问题是将一个复杂的数学运算分解为一系列简单的基本运算，该功能对用户屏蔽了大量的求导细节和过程，大大降低了框架的使用门槛。导数在控制系统，科学计

判别器也是一个神经网络，它接收数据样本（可能是真实的或生成的），并输出一个概率值，表示该样本为真实数据的可能性。例如，在手写数字生成的 GAN 中，生成器最初可能生成模糊、不成形的数字，但随着训练的进行，它逐渐能够生成清晰、逼真的手写数字，让判别器难以判断其真假。举个例子，一张猫的图片经过 CycleGAN 转换为狗的图片，再转换回猫的图片时，应该与原始的猫图片非常相似。基于判别器的输出，生成器会

为了解决这些问题，有一些改进的方案，如 DeiT（Data-Efficient Image Transformers）、Swin Transformer、Pyramid Vision Transformer 等，使得 Transformer 架构在更多视觉任务（如目标检测、语义分割等）上取得了很好的效果，并逐渐成为视觉模型设计的新范式。其训练和推理通常需要较多的计算资源；输入预处理：将输入图像分成

有些变量可能后续不会再被引用了，可以释放内存，在动态图系统中由于无法感知到后续图的结构，因此就必须保留下来（除非手动释放），导致显存占用一般会大于静态图。每次都需要重新建图，在计算效率上不如静态图，静态图是一次建图，后续永远都是在这个建图结果的基础上进行计算的。动态图是完全的边建图边计算，注意到是完全，完全，完全！由于动态图需要每次重新建图，导致其无法在嵌入式设备上进行部署（1是效率问题，2是嵌入

生成器的任务是生成逼真的图像，试图“欺骗”判别器；判别器则要判断输入的图像是来自真实数据还是由生成器生成的。这两个部分通过不断的对抗训练来提高各自的能力，最终使得生成器能够生成非常逼真的图像。GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络是一种深度学习模型，在图像生成领域取得了显著的成果。2. 具有很强的创造性和多样性，能够生成全新的、从未见过的图像。例如，可以

与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。今天又重新跑了一下FCN的例子，第一次运行无误，但

与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。今天又重新跑了一下FCN的例子，第一次运行无误，但

VAE 则需要学习图像编码成向量和解码回图像的过程，扩散模型把编码过程固定为加噪声，让解码器学习消除每一步添加的噪声。常见的扩散模型如稳定扩散（Stable Diffusion），它使用了 U-Net 架构，这是一种基于卷积的神经网络，可将图像下采样到较低维度，并在上采样期间重建它。其数学原理涉及到一些复杂的公式和推导，主要是通过定义前向扩散过程的概率分布以及利用神经网络学习反向扩散过程来实现图像